JP7163757B2 - Conversation processing system, information processing device and program - Google Patents

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Description

本発明は、会話処理システム、およびそれに関連する技術に関する。 The present invention relates to a dialogue processing system and related technology.

想定される質問(想定質問)と当該想定質問に対応する回答情報とを関連付けて規定したデータベースをサーバ内に予め登録しておき、情報処理装置においてユーザからの質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報を、当該サーバから取得して当該ユーザに通知する技術が存在する。 A database preliminarily registered in a server in which assumed questions (assumed questions) and answer information corresponding to the assumed questions are associated and defined in advance, and one assumed question corresponding to a question message from a user in an information processing device. There is a technology that acquires one answer information associated with from the server and notifies the user.

たとえば、特許文献1に記載の技術では、情報処理装置は、ユーザからの質問メッセージを受け付けると、当該質問メッセージを会話処理システムのサーバに送信する。当該サーバのデータベースにおいては、想定質問に関連付けられた回答情報において一の回答メッセージが登録されており、サーバは、当該質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた回答情報をデータベースの中から抽出して情報処理装置に送信する。そして、情報処理装置は、当該回答情報(一の回答メッセージ)をサーバから受信してユーザに通知する。 For example, in the technology described in Patent Document 1, when an information processing device receives a question message from a user, it transmits the question message to the server of the conversation processing system. In the database of the server, one answer message is registered in the answer information associated with the assumed question, and the server retrieves the answer information associated with the one assumed question corresponding to the question message from the database. It extracts and transmits to the information processing device. Then, the information processing device receives the response information (one response message) from the server and notifies the user of it.

特開2016-126452号公報JP 2016-126452 A

ここにおいて、たとえばユーザ(質問行為を行った質問者)の雇用形態(質問者が正社員であるか派遣社員であるか等)によって、当該ユーザに通知すべき回答メッセージを切り替えることが好ましいことがある。また、質問行為が行われた日付(質問日)によって、当該ユーザに通知すべき回答メッセージを切り替えることが好ましいこともある。 Here, for example, it is preferable to switch the answer message to be notified to the user depending on the employment form of the user (questioner who performed the questioning act) (whether the questioner is a regular employee or a temporary employee) . Also, it may be preferable to switch the answer message to be notified to the user according to the date (question date) when the question act is performed.

このように、ユーザによる質問行為に関する情報(質問行為情報とも称する)によって、当該ユーザに通知すべき回答メッセージを切り替えることが好ましいことがある。 In this way, it may be preferable to switch the answer message to be notified to the user according to the information (also referred to as question act information) about the user's question act.

しかしながら、特許文献1に記載の技術では、質問メッセージに対応する想定質問に関連付けられた回答情報には一の回答メッセージのみが登録されており、情報処理装置においては、当該一の回答メッセージ(回答情報)が、そのままユーザ(質問者)に通知される。それ故、特許文献1に記載の技術では、ユーザに通知される回答メッセージを質問行為情報に応じて切り替えることができない。 However, in the technique described in Patent Document 1, only one answer message is registered in the answer information associated with the assumed question corresponding to the question message. information) is notified to the user (questioner) as it is. Therefore, with the technique described in Patent Literature 1, it is not possible to switch the answer message notified to the user according to the question act information.

なお、サーバの動作(質問メッセージに対応する想定質問に関連付けられた回答情報をデータベースの中から抽出して情報処理装置に返信する動作等)は会話処理システム(会話処理サービス)の提供者に依存している。それ故、会話処理システムの利用者(管理者)がサーバの当該動作を変更(カスタマイズ)することは困難である。 The operation of the server (such as the operation of extracting the answer information associated with the assumed question corresponding to the question message from the database and sending it back to the information processing device) depends on the provider of the conversation processing system (conversation processing service). is doing. Therefore, it is difficult for the user (administrator) of the conversation processing system to change (customize) the operation of the server.

そこで、本発明は、ユーザからの質問メッセージに対してより柔軟に回答することが可能な技術を提供することを課題とする。 Accordingly, it is an object of the present invention to provide a technology that enables more flexible responses to question messages from users.

上記課題を解決すべく、請求項1の発明は、会話処理システムであって、情報処理装置と、想定される質問である想定質問と当該想定質問に対応する回答情報とを関連付けて規定したデータベースを有するサーバと、を備え、前記情報処理装置は、ユーザからの質問メッセージを受け付ける受付手段と、前記質問メッセージを前記サーバに送信する送信手段と、を有し、前記サーバは、前記質問メッセージを前記情報処理装置から受信すると、前記質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報を前記データベースの中から抽出して前記情報処理装置に送信し、前記一の回答情報には、前記一の想定質問に対して複数の回答メッセージが規定されており、前記情報処理装置は、前記一の回答情報を前記サーバから受信する受信手段と、前記ユーザによる質問行為に関する情報である質問行為情報を取得する取得手段と、前記質問行為情報に対応する単一の回答メッセージを前記一の回答情報内の前記複数の回答メッセージの中から抽出する抽出手段と、前記単一の回答メッセージを前記ユーザに通知する通知手段と、をさらに有し、前記複数の回答メッセージのそれぞれは、前記一の回答情報において、各回答メッセージの互いに異なる属性を示す少なくとも1つの属性情報に関連付けられており、前記抽出手段は、前記質問行為情報に対応する属性情報を前記一の回答情報の中から抽出し、前記質問行為情報に対応する属性情報に関連付けられた前記単一の回答メッセージを前記複数の回答メッセージの中から抽出することを特徴とする。 In order to solve the above problems, the invention of claim 1 is a conversation processing system, which is a database defined by associating an information processing device, an assumed question that is an assumed question, and answer information corresponding to the assumed question. and a server having When received from the information processing device, one answer information associated with one assumed question corresponding to the question message is extracted from the database and transmitted to the information processing device, and the one answer information includes , a plurality of answer messages are defined for the one assumed question, and the information processing device includes receiving means for receiving the one answer information from the server; Acquisition means for acquiring action information, extraction means for extracting a single answer message corresponding to the question action information from among the plurality of answer messages in the one answer information, and extracting the single answer message and notification means for notifying the user , wherein each of the plurality of response messages is associated with at least one piece of attribute information indicating attributes different from each other in the one response information, and The extraction means extracts the attribute information corresponding to the question act information from the one answer information, and extracts the single answer message associated with the attribute information corresponding to the question act information from the plurality of answers. It is characterized by extracting from the message.

請求項2の発明は、請求項1の発明に係る会話処理システムにおいて、前記情報処理装置には、前記一の想定質問に関する問合せ先を通知するメッセージである問合せ先通知メッセージの雛形が格納されており、前記通知手段は、前記単一の回答メッセージが前記抽出手段によって抽出されない場合、前記情報処理装置内の前記雛形に基づいて前記問合せ先通知メッセージを前記ユーザに通知することを特徴とする。 The invention of claim 2 is the conversation processing system according to the invention of claim 1 , wherein the information processing device stores a template of an inquiry destination notification message, which is a message for notifying an inquiry destination regarding the one assumed question. and the notifying means notifies the user of the inquiry destination notifying message based on the template in the information processing apparatus when the single reply message is not extracted by the extracting means.

請求項3の発明は、請求項2の発明に係る会話処理システムにおいて、前記情報処理装置においては、複数の問合せ先と前記複数の問合せ先のそれぞれを特定するための複数の特定用文字列とがそれぞれ対応付けて登録されており、前記問合せ先通知メッセージの前記雛形には、前記問合せ先を示す所定の変更可能部分が含まれており、前記通知手段は、前記単一の回答メッセージが前記抽出手段によって抽出されない場合、前記複数の特定用文字列のうちのいずれかの特定用文字列である一の特定用文字列を前記一の回答情報から抽出するとともに、前記一の特定用文字列に対応する一の問合せ先を前記複数の問合せ先の中から特定し、前記雛形の前記所定の変更可能部分を前記一の問合せ先に変更して前記問合せ先通知メッセージを生成し、前記問合せ先通知メッセージを前記ユーザに通知することを特徴とする。 The invention of claim 3 is the conversation processing system according to the invention of claim 2 , wherein the information processing device includes a plurality of inquiry destinations and a plurality of character strings for identifying each of the plurality of inquiry destinations, and are registered in association with each other, and the template of the inquiry destination notification message includes a predetermined changeable part indicating the inquiry destination, and the notification means stores the single reply message as the If not extracted by the extracting means, one specifying character string, which is one of the plurality of specifying character strings, is extracted from the one answer information, and the one specifying character string identifying one contact point corresponding to from among the plurality of contact points, changing the predetermined changeable portion of the template to the one contact point to generate the contact point notification message, and generating the contact point notification message; A notification message is notified to the user.

請求項4の発明は、請求項1から請求項3のいずれかの発明に係る会話処理システムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為を行った質問者に対して付与された分類情報を含むことを特徴とする。 The invention of claim 4 is the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 , wherein the question act information includes classification information given to the questioner who performed the question act. It is characterized by

請求項5の発明は、請求項4の発明に係る会話処理システムにおいて、前記分類情報は、前記質問者の所属企業における雇用形態と勤続年数との少なくとも一方に基づいて分類された情報であることを特徴とする。 The invention of claim 5 is the conversation processing system according to the invention of claim 4 , wherein the classified information is information classified based on at least one of employment status and length of service at the company to which the questioner belongs. characterized by

請求項6の発明は、請求項1から請求項3のいずれかの発明に係る会話処理システムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた日付を示す質問日情報を含むことを特徴とする。 The invention of claim 6 is the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 , wherein the question act information includes question date information indicating a date on which the question act was performed. and

請求項7の発明は、請求項1から請求項3のいずれかの発明に係る会話処理システムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた時刻を示す質問時刻情報を含むことを特徴とする。 The invention of claim 7 is the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 , wherein the question act information includes question time information indicating the time when the question act is performed. and

請求項8の発明は、請求項1から請求項3のいずれかの発明に係る会話処理システムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた場所を示す質問場所情報を含むことを特徴とする。 The invention of claim 8 is the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 , wherein the question act information includes question place information indicating a place where the question act is performed. and

請求項9の発明は、情報処理装置に内蔵されたコンピュータに、a)ユーザからの質問メッセージを受け付けるステップと、b)想定される質問である想定質問と当該想定質問に対応する回答情報とを関連付けて規定したデータベースを有するサーバに、前記質問メッセージを送信するステップと、c)前記質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報であって前記一の想定質問に対して複数の回答メッセージが規定された一の回答情報を前記サーバから受信するステップと、d)前記ユーザによる質問行為に関する情報である質問行為情報を取得するステップと、e)前記質問行為情報に対応する単一の回答メッセージを前記一の回答情報内の前記複数の回答メッセージの中から抽出するステップと、f)前記単一の回答メッセージを前記ユーザに通知するステップと、を実行させるプログラムであって、前記複数の回答メッセージのそれぞれは、前記一の回答情報において、各回答メッセージの互いに異なる属性を示す少なくとも1つの属性情報に関連付けられており、前記ステップe)においては、前記質問行為情報に対応する属性情報が前記一の回答情報の中から抽出され、前記質問行為情報に対応する属性情報に関連付けられた前記単一の回答メッセージが前記複数の回答メッセージの中から抽出されることを特徴とする。 According to the ninth aspect of the invention, a computer incorporated in an information processing apparatus is provided with a) a step of receiving a question message from a user, b) an assumed question that is an assumed question, and answer information corresponding to the assumed question. a step of sending the question message to a server having an associated defined database; a step of receiving from the server one answer information defining a plurality of answer messages; d) obtaining question act information that is information about question act by the user; e) corresponding to the question act information A program for executing the steps of: extracting a single reply message from among the plurality of reply messages in the one reply information; and f) notifying the user of the single reply message, wherein , each of the plurality of reply messages is associated with at least one piece of attribute information indicating a mutually different attribute of each reply message in the one reply information; attribute information is extracted from the one answer information, and the single answer message associated with the attribute information corresponding to the question act information is extracted from the plurality of answer messages. do.

請求項10の発明は、請求項9の発明に係るプログラムにおいて、前記情報処理装置には、前記一の想定質問に関する問合せ先を通知するメッセージである問合せ先通知メッセージの雛形が格納されており、前記ステップf)においては、前記単一の回答メッセージが前記ステップe)において抽出されない場合、前記情報処理装置内の前記雛形に基づいて前記問合せ先通知メッセージが前記ユーザに通知されることを特徴とする。 The invention of claim 10 is the program according to the invention of claim 9 , wherein the information processing device stores a template of an inquiry destination notification message, which is a message for notifying an inquiry destination regarding the one assumed question, In the step f), if the single reply message is not extracted in the step e), the user is notified of the contact notification message based on the template in the information processing device. do.

請求項11の発明は、請求項10の発明に係るプログラムにおいて、前記情報処理装置においては、複数の問合せ先と前記複数の問合せ先のそれぞれを特定するための複数の特定用文字列とがそれぞれ対応付けて登録されており、前記問合せ先通知メッセージの前記雛形には、前記問合せ先を示す所定の変更可能部分が含まれており、前記ステップf)においては、前記単一の回答メッセージが前記ステップe)において抽出されない場合、前記複数の特定用文字列のうちのいずれかの特定用文字列である一の特定用文字列が前記一の回答情報から抽出されるとともに、前記一の特定用文字列に対応する一の問合せ先が前記複数の問合せ先の中から特定され、前記雛形の前記変更可能部分が前記一の問合せ先に変更されて前記問合せ先通知メッセージが生成され、前記問合せ先通知メッセージが前記ユーザに通知されることを特徴とする。 The invention of claim 11 is the program according to the invention of claim 10 , wherein in the information processing device, a plurality of inquiry destinations and a plurality of identifying character strings for identifying each of the plurality of inquiry destinations are respectively The template of the inquiry destination notification message is associated and registered, and includes a predetermined changeable part indicating the inquiry destination, and in step f), the single reply message is the If not extracted in step e), one specifying character string, which is one of the plurality of specifying character strings, is extracted from the one answer information, and the one specifying character string is extracted from the one answer information. one contact point corresponding to the character string is specified from among the plurality of contact points, the modifiable part of the template is changed to the one contact point, the contact point notification message is generated, and the contact point is generated. A notification message is notified to the user.

請求項12の発明は、請求項9から請求項11のいずれかの発明に係るプログラムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為を行った質問者に対して付与された分類情報を含むことを特徴とする。 The invention of claim 12 is the program according to any one of claims 9 to 11 , wherein the question act information includes classification information given to the questioner who performed the question act. Characterized by

請求項13の発明は、請求項12の発明に係るプログラムにおいて、前記分類情報は、前記質問者の所属企業における雇用形態と勤続年数との少なくとも一方に基づいて分類された情報であることを特徴とする。 The invention of claim 13 is the program according to the invention of claim 12 , wherein the classification information is information classified based on at least one of employment status and length of service at the company to which the questioner belongs. and

請求項14の発明は、請求項9から請求項11のいずれかの発明に係るプログラムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた日付を示す質問日情報を含むことを特徴とする。 A fourteenth aspect of the invention is the program according to any one of the ninth to eleventh aspects of the invention, wherein the question act information includes question date information indicating a date when the question act is performed. .

請求項15の発明は、請求項9から請求項11のいずれかの発明に係るプログラムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた時刻を示す質問時刻情報を含むことを特徴とする。 According to a fifteenth aspect of the invention, in the program according to any one of the ninth to eleventh aspects of the invention, the question act information includes question time information indicating a time when the question act is performed. .

請求項16の発明は、請求項9から請求項11のいずれかの発明に係るプログラムにおいて、前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた場所を示す質問場所情報を含むことを特徴とする。 A sixteenth aspect of the invention is the program according to any one of the ninth to eleventh aspects of the invention, wherein the question act information includes question place information indicating a place where the question act is performed. .

請求項17の発明は、情報処理装置であって、ユーザからの質問メッセージを受け付ける受付手段と、想定される質問である想定質問と当該想定質問に対応する回答情報とを関連付けて規定したデータベースを有するサーバに、前記質問メッセージを送信する送信手段と、前記質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報であって前記一の想定質問に対して複数の回答メッセージが規定された一の回答情報を前記サーバから受信する受信手段と、前記ユーザによる質問行為に関する情報である質問行為情報を取得する取得手段と、前記質問行為情報に対応する単一の回答メッセージを前記一の回答情報内の前記複数の回答メッセージの中から抽出する抽出手段と、前記単一の回答メッセージを前記ユーザに通知する通知手段と、を備え、前記複数の回答メッセージのそれぞれは、前記一の回答情報において、各回答メッセージの互いに異なる属性を示す少なくとも1つの属性情報に関連付けられており、前記抽出手段は、前記質問行為情報に対応する属性情報を前記一の回答情報の中から抽出し、前記質問行為情報に対応する属性情報に関連付けられた前記単一の回答メッセージを前記複数の回答メッセージの中から抽出することを特徴とする。 A seventeenth aspect of the present invention is an information processing apparatus comprising: a receiving means for receiving a question message from a user; a transmission means for transmitting the question message to a server having a server; Receiving means for receiving only one answer information from the server, acquisition means for acquiring question act information that is information on question act by the user, and a single answer message corresponding to the question act information to the one extracting means for extracting from among the plurality of reply messages in reply information; and notification means for notifying the user of the single reply message , wherein each of the plurality of reply messages is the one The answer information is associated with at least one attribute information indicating mutually different attributes of each answer message, and the extracting means extracts the attribute information corresponding to the question act information from the one answer information, The single answer message associated with the attribute information corresponding to the question act information is extracted from the plurality of answer messages.

請求項1から請求項17に記載の発明によれば、ユーザからの質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報がサーバから受信されると、当該ユーザによる質問行為に関する質問行為情報に対応する単一の回答メッセージが、当該一の回答情報内の複数の回答メッセージの中から抽出される。そして、当該単一の回答メッセージが当該ユーザに通知される。したがって、ユーザからの質問メッセージに対して柔軟に回答することが可能である。 According to the invention described in claims 1 to 17 , when one answer information associated with one assumed question corresponding to the question message from the user is received from the server, the question about the question action by the user is received. A single reply message corresponding to the action information is extracted from among the plurality of reply messages in the one reply information. The single reply message is then notified to the user. Therefore, it is possible to flexibly reply to the question message from the user.

特に、請求項2および請求項10に記載の発明によれば、情報処理装置において問合せ先通知メッセージの雛形が格納されており、単一の回答メッセージが抽出されない場合、情報処理装置内の当該雛形に基づいて当該問合せ先通知メッセージがユーザに通知される。したがって、ユーザからの質問メッセージに対してより柔軟に回答することが可能である。 In particular, according to the second and tenth aspects of the invention, the information processing apparatus stores a template of the inquiry destination notification message, and when a single response message is not extracted, the template in the information processing apparatus The user is notified of the inquiry destination notification message based on. Therefore, it is possible to respond more flexibly to the question message from the user.

会話処理システムの構成を示す概略図である。1 is a schematic diagram showing the configuration of a conversation processing system; FIG. 情報処理装置の機能ブロックを示す図である。It is a figure which shows the functional block of an information processing apparatus. 会話処理システムの概略動作を示す図である。It is a figure which shows the schematic operation|movement of a conversation processing system. チャット画面(質問メッセージ入力前)を示す図である。It is a figure which shows a chat screen (before inputting a question message). チャット画面(質問メッセージ入力後)を示す図である。It is a figure which shows a chat screen (after inputting a question message). 情報処理装置の動作(回答抽出動作等)を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation|movement (answer extraction operation|movement etc.) of an information processing apparatus. 会話処理システムの動作の一例を示すタイミングチャートである。It is a timing chart which shows an example of operation|movement of a conversation processing system. 回答管理テーブルを示す図である。It is a figure which shows an answer management table. 特定の回答情報を示す図である。It is a figure which shows specific answer information. 分類情報管理テーブルを示す図である。It is a figure which shows a classification information management table. チャット画面(回答通知後)を示す図である。It is a figure which shows a chat screen (after an answer notification). 第2実施形態に係るチャット画面(質問メッセージ入力後)を示す図である。It is a figure which shows the chat screen (after inputting a question message) which concerns on 2nd Embodiment. 第2実施形態に係る回答管理テーブルを示す図である。It is a figure which shows the reply management table based on 2nd Embodiment. 第2実施形態に係るチャット画面(回答メッセージ通知後)を示す図である。It is a figure which shows the chat screen (after notification of an answer message) which concerns on 2nd Embodiment. 第3実施形態に係る情報処理装置の動作(回答抽出動作等)を示すフローチャートである。14 is a flow chart showing operations (answer extraction operations, etc.) of the information processing apparatus according to the third embodiment. 第3実施形態に係る回答管理テーブルを示す図である。It is a figure which shows the reply management table based on 3rd Embodiment. 問合せ先管理テーブルを示す図である。It is a figure which shows an inquiry destination management table. 第3実施形態に係るチャット画面(回答メッセージ通知後)を示す図である。It is a figure which shows the chat screen (after notification of an answer message) which concerns on 3rd Embodiment. 変形例に係る回答管理テーブルを示す図である。It is a figure which shows the reply management table based on a modification. 変形例に係る分類情報を示す図である。It is a figure which shows the classification information which concerns on a modification.

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

<1.第1実施形態>
<1-1.システム構成>
図1は、本発明に係る会話処理システム1の構成を示す概略図である。図1に示すように、当該会話処理システム1は、コンピュータ50(ユーザによって利用される情報処理装置)とサーバ90とを備える。
<1. First Embodiment>
<1-1. System configuration>
FIG. 1 is a schematic diagram showing the configuration of a conversation processing system 1 according to the present invention. As shown in FIG. 1 , the conversation processing system 1 includes a computer 50 (information processing device used by users) and a server 90 .

本システム1における各要素50,90は、それぞれ、ネットワーク108を介して互いに通信可能に接続される。ネットワーク108は、LAN(Local Area Network)およびインターネットなどによって構成される。また、当該ネットワーク108に対する接続態様は、有線接続であってもよく、あるいは無線接続であってもよい。 Elements 50 and 90 in the system 1 are communicably connected to each other via a network 108 . The network 108 is configured by a LAN (Local Area Network), the Internet, and the like. Also, the mode of connection to the network 108 may be wired connection or wireless connection.

サーバ90は、コンピュータ50とは別に設けられた外部装置(外部サーバ)である。サーバ90は、ユーザからの質問メッセージQ10に対応する想定質問(ユーザから質問されることが想定される質問)に関連付けられた回答情報A100(図3等参照)をコンピュータ50(当該ユーザ)に返答する会話処理サービスを提供するサーバである。当該サーバ90は、ユーザとの間で擬似的に会話(チャット)を成立させる自動対話プログラム等を有しており、当該自動対話プログラム等を用いて、当該回答情報A100をコンピュータ50に返答する。当該サーバ90は、チャットボットサーバなどとも称される。また、会話処理システム1は、チャットボットシステムなどとも称される。 The server 90 is an external device (external server) provided separately from the computer 50 . The server 90 responds to the computer 50 (the user) with answer information A100 (see FIG. 3, etc.) associated with an assumed question (question expected to be asked by the user) corresponding to the question message Q10 from the user. It is a server that provides a conversation processing service for The server 90 has an automatic dialogue program or the like that establishes a pseudo-conversation (chat) with the user, and uses the automatic dialogue program or the like to return the reply information A100 to the computer 50 . The server 90 is also called a chatbot server or the like. The conversation processing system 1 is also called a chatbot system or the like.

<1-2.コンピュータ50の構成>
図2は、コンピュータ50の概略構成を示す機能ブロック図である。
<1-2. Configuration of Computer 50>
FIG. 2 is a functional block diagram showing a schematic configuration of the computer 50. As shown in FIG.

コンピュータ50は、他の装置(チャットボットサーバ90等)との間でのネットワーク通信が可能な情報入出力端末装置(情報処理装置)である。ここでは、コンピュータ50として、スマートフォンを例示する。ただし、これに限定されず、コンピュータ50は、タブレット型端末あるいは所謂パーソナルコンピュータなどであってもよい。 The computer 50 is an information input/output terminal device (information processing device) capable of network communication with other devices (chatbot server 90, etc.). Here, a smartphone is exemplified as the computer 50 . However, the computer 50 is not limited to this, and may be a tablet terminal or a so-called personal computer.

コンピュータ50は、図2の機能ブロック図に示すように、通信部54、格納部55、操作部56およびコントローラ(制御部)59等を備えており、これらの各部を複合的に動作させることによって、各種の機能を実現する。 The computer 50, as shown in the functional block diagram of FIG. , to implement various functions.

通信部54は、ネットワークを介したネットワーク通信を行うことが可能である。このネットワーク通信では、たとえば、TCP/IP(Transmission Control Protocol / Internet Protocol)等の各種のプロトコルが利用される。当該ネットワーク通信を利用することによって、コンピュータ50は、所望の相手先(チャットボットサーバ90等)との間で各種データの授受を行うことが可能である。通信部54は、各種データを送信する送信部54aと各種データを受信する受信部54bとを有する。 The communication unit 54 can perform network communication via a network. Various protocols such as TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) are used in this network communication. By using the network communication, the computer 50 can exchange various data with a desired partner (chatbot server 90, etc.). The communication unit 54 has a transmission unit 54a that transmits various data and a reception unit 54b that receives various data.

格納部55は、ハードディスクドライブ(HDD)および/または半導体メモリ等の記憶装置で構成される。 The storage unit 55 is configured by a storage device such as a hard disk drive (HDD) and/or a semiconductor memory.

操作部56は、コンピュータ50に対する操作入力を受け付ける操作入力部56aと、各種情報(チャット画面200(図4)等)の表示出力を行う表示部56bとを備えている。 The operation unit 56 includes an operation input unit 56a that receives operation input to the computer 50, and a display unit 56b that displays and outputs various information (chat screen 200 (FIG. 4), etc.).

図2のコントローラ(制御部)59は、コンピュータ50に内蔵され、コンピュータ50を統括的に制御する制御装置である。コントローラ59は、CPUおよび各種の半導体メモリ(RAMおよびROM)等を備えるコンピュータシステムとして構成される。コントローラ59は、CPUにおいて、記憶部(半導体メモリ等)内に格納されている所定のプログラムを実行することによって、各種の処理部を実現する。なお、当該プログラム(詳細にはプログラムモジュール群)は、USBメモリなどの可搬性の記録媒体に記録され、当該記録媒体から読み出されてコンピュータ50にインストールされてもよい。あるいは、当該プログラムは、ネットワーク108等を経由してダウンロードされてコンピュータ50にインストールされるようにしてもよい。 A controller (control unit) 59 in FIG. 2 is a control device that is built in the computer 50 and controls the computer 50 in an integrated manner. The controller 59 is configured as a computer system including a CPU and various semiconductor memories (RAM and ROM). The controller 59 implements various processing units by executing a predetermined program stored in a storage unit (semiconductor memory or the like) in the CPU. The program (specifically, the program module group) may be recorded in a portable recording medium such as a USB memory, read out from the recording medium, and installed in the computer 50 . Alternatively, the program may be downloaded via the network 108 or the like and installed on the computer 50 .

コンピュータ50には、ユーザからの質問メッセージQ10に対する回答動作を対話形式(チャット形式)で実行することが可能なアプリケーションソフトウエアプログラム(会話処理アプリケーションとも称する)がインストールされている。当該会話処理アプリケーションは、チャットボットサーバ90と連携することによって当該回答動作を実現する。 The computer 50 is installed with an application software program (also referred to as conversation processing application) capable of answering a question message Q10 from the user in an interactive format (chat format). The conversation processing application realizes the reply operation by cooperating with the chatbot server 90 .

コントローラ59は、当該プログラム等の実行により、通信制御部41と入力制御部42と表示制御部43と抽出部44と取得部45と判定部46とを含む各種の処理部を実現する。 The controller 59 realizes various processing units including the communication control unit 41, the input control unit 42, the display control unit 43, the extraction unit 44, the acquisition unit 45, and the determination unit 46 by executing the programs and the like.

通信制御部41は、通信部54等と協働して、チャットボットサーバ90等との通信動作を制御する処理部である。たとえば、通信制御部41は、通信部54(詳細には送信部54a)等と協働して、ユーザからの質問メッセージQ10をチャットボットサーバ90に送信する。また、通信制御部41は、通信部54(詳細には受信部54b)等と協働して、当該質問メッセージQ10に対応する想定質問Q50に関連付けられた回答情報A100をチャットボットサーバ90から受信する。 The communication control unit 41 is a processing unit that cooperates with the communication unit 54 and the like to control communication operations with the chatbot server 90 and the like. For example, the communication control unit 41 cooperates with the communication unit 54 (more specifically, the transmission unit 54 a ) and the like to transmit the question message Q<b>10 from the user to the chatbot server 90 . In addition, the communication control unit 41 cooperates with the communication unit 54 (more specifically, the receiving unit 54b) and the like to receive the answer information A100 associated with the assumed question Q50 corresponding to the question message Q10 from the chatbot server 90. do.

入力制御部42は、ユーザによる操作入力を操作入力部56aと協働して受け付ける動作(操作入力動作)等を制御する制御部である。たとえば、入力制御部42は、操作入力部56aと協働して、チャット画面200(図4等)において、ユーザからの質問メッセージQ10(質問メッセージQ10の入力操作)を受け付ける。 The input control unit 42 is a control unit that controls an operation (operation input operation) of receiving an operation input by the user in cooperation with the operation input unit 56a. For example, the input control unit 42 cooperates with the operation input unit 56a to receive a question message Q10 (input operation of the question message Q10) from the user on the chat screen 200 (FIG. 4, etc.).

表示制御部43は、表示部56b(図1)における各種情報(チャット画面200(図4)等)の表示動作を制御する処理部である。たとえば、当該表示制御部43は、当該チャット画面200を用いて、ユーザからの質問メッセージQ10に対する回答メッセージを当該ユーザに通知(提示)する。 The display control unit 43 is a processing unit that controls the display operation of various information (chat screen 200 (FIG. 4), etc.) on the display unit 56b (FIG. 1). For example, the display control unit 43 uses the chat screen 200 to notify (present) the user of an answer message to the question message Q10 from the user.

抽出部44は、チャットボットサーバ90から受信された回答情報A100内の複数の回答メッセージ400(図8参照)の中から、質問行為情報(次述)に対応する単一の回答メッセージを抽出する処理(以下、回答メッセージ抽出処理とも称する)を実行する処理部である。 The extraction unit 44 extracts a single answer message corresponding to the question act information (described below) from among the plurality of answer messages 400 (see FIG. 8) in the answer information A100 received from the chatbot server 90. It is a processing unit that executes processing (hereinafter also referred to as reply message extraction processing).

取得部45は、ユーザによる質問行為に関する情報(質問行為情報)を取得する取得動作を制御する処理部である。 The acquisition unit 45 is a processing unit that controls an acquisition operation for acquiring information (question act information) about the question act by the user.

判定部46は、各種の判定処理を実行する処理部である。 The determination unit 46 is a processing unit that executes various determination processes.

なお、ここでは、主にコントローラ59のCPUにてソフトウエアプログラムを実行することによって、上述の各種の動作が実行されているが、これに限定されず、コンピュータ50(詳細には、コントローラ59の内部あるいは外部)にて設けられた専用ハードウエア等を用いて、上述の各種の動作が実行されるようにしてもよい。たとえば、通信制御部41、入力制御部42、表示制御部43、抽出部44、取得部45および判定部46(図2)等の全部または一部が、1または複数の専用ハードウエアを用いて実現されてもよい。 Here, the various operations described above are executed mainly by the CPU of the controller 59 executing the software program, but the present invention is not limited to this. The various operations described above may be executed using dedicated hardware or the like provided internally or externally. For example, all or part of the communication control unit 41, the input control unit 42, the display control unit 43, the extraction unit 44, the acquisition unit 45, the determination unit 46 (FIG. 2), and the like use one or more dedicated hardware. may be implemented.

<1-3.回答管理テーブル300について>
会話処理システム1の動作について説明する前に、回答管理テーブル300(図8参照)について説明する。
<1-3. Reply Management Table 300>
Before explaining the operation of the conversation processing system 1, the reply management table 300 (see FIG. 8) will be explained.

チャットボットサーバ90には、回答管理テーブル300(301)が格納されている。図8は、回答管理テーブル301(300)を示す図である。 The chatbot server 90 stores a response management table 300 (301). FIG. 8 is a diagram showing the reply management table 301 (300).

回答管理テーブル300においては、想定される質問(想定質問)Q50と当該想定質問Q50に対応する回答情報A100とが関連付けられて規定(登録)されている。 In the answer management table 300, an assumed question (assumed question) Q50 and answer information A100 corresponding to the assumed question Q50 are defined (registered) in association with each other.

ここでは、複数の想定質問Q51~Q53と当該複数の想定質問Q51~Q53に対応する複数の回答情報A101~A103とが、回答管理テーブル301においてそれぞれ関連付けられて規定されている(図8参照)。 Here, a plurality of assumed questions Q51 to Q53 and a plurality of pieces of answer information A101 to A103 corresponding to the plurality of assumed questions Q51 to Q53 are respectively associated and defined in the answer management table 301 (see FIG. 8). .

具体的には、回答管理テーブル301においては、想定質問Q51(自動車通勤の要求に関する質問)と、当該想定質問Q51に対応する回答情報A101とが関連付けられて規定されている。また、回答管理テーブル301においては、想定質問Q52(翻訳依頼に関する質問)と、当該想定質問Q52に対応する回答情報A102とが関連付けられて規定されている。さらに、回答管理テーブル301においては、想定質問Q53(バスの時刻表閲覧に関する質問)と、当該想定質問Q53に対応する回答情報A103とが関連付けられて規定されている。なお、各回答情報A100(A101~A103)は、テキストデータで構成される。 Specifically, in the answer management table 301, an assumed question Q51 (question regarding a request for commuting by car) and answer information A101 corresponding to the assumed question Q51 are defined in association with each other. Further, in the answer management table 301, an assumed question Q52 (question related to a translation request) and answer information A102 corresponding to the assumed question Q52 are defined in association with each other. Furthermore, in the answer management table 301, an assumed question Q53 (question regarding browsing of the bus timetable) is defined in association with answer information A103 corresponding to the assumed question Q53. Each of the answer information A100 (A101 to A103) is composed of text data.

また、この会話処理システム1では、会話処理システム1の各利用ユーザの所属企業における雇用形態と勤続年数とに基づいて、複数の利用ユーザが複数の社員種別(複数の社員種別グループ)に予め分類されている。具体的には、複数の利用ユーザが、入社2年目以上の正社員(勤続年数1年以上の正社員)と入社1年目の正社員(勤続年数1年未満の正社員)と派遣社員との3つの社員種別(3つの社員種別グループ「G1」,「G2」,「G3」)に分類されている。より具体的には、入社2年目以上の正社員は社員種別グループG1に分類され、入社1年目の正社員は社員種別グループG2に分類され、派遣社員は社員種別グループG3に分類されている。 In addition, in this conversation processing system 1, a plurality of users are classified in advance into a plurality of employee types (a plurality of employee type groups) based on the employment status and length of service in the company to which each user of the conversation processing system 1 belongs. It is Specifically, there are three types of users: regular employees who have been with the company for two years or more (regular employees who have been working for one year or more), regular employees who have been with the company for one year or more (regular employees who have been working for less than one year), and temporary employees. They are classified into employee types (three employee type groups "G1", "G2", and "G3"). More specifically, regular employees who have been with the company for two years or more are classified into the employee type group G1, regular employees who have been with the company for the first year are classified into the employee type group G2, and temporary workers are classified into the employee type group G3.

回答管理テーブル300(301)においては、当該3つの社員種別(従業員種別)に基づいて、各回答情報A101~A103が予め規定されている。具体的には、各回答情報A101~A103において、当該3つの社員種別(3つの社員種別グループ「G1」,「G2」,「G3」)に応じた回答メッセージ400が予め規定されている。これらの規定内容は、会話処理システム1の管理者等によって回答管理テーブル300に登録されればよい。 In the reply management table 300 (301), respective reply information A101 to A103 are defined in advance based on the three employee types (employee types). Specifically, in each of the reply information A101 to A103, reply messages 400 corresponding to the three employee types (three employee type groups "G1", "G2", and "G3") are defined in advance. These prescribed contents may be registered in the reply management table 300 by the manager of the conversation processing system 1 or the like.

回答情報A101(想定質問Q51に対応する回答情報)においては、当該3つの社員種別に応じた3つの回答メッセージ411~413(図9参照)が、それぞれ、想定質問Q51に対する回答メッセージとして規定されている。図9は、回答情報A101を示す図である。 In the answer information A101 (answer information corresponding to the assumed question Q51), three answer messages 411 to 413 (see FIG. 9) corresponding to the three employee types are defined as answer messages to the assumed question Q51. there is FIG. 9 is a diagram showing reply information A101.

回答メッセージ411は、入社2年目以上の正社員向け(社員種別グループG1に属するユーザ向け)のメッセージである。ここでは、回答メッセージ411は、「駐車場利用申請が必要です。」の文字列で構成されている。 The reply message 411 is for regular employees who have been with the company for two years or more (for users who belong to the employee type group G1). Here, the reply message 411 is composed of a character string "Parking lot usage application is required."

回答メッセージ412は、入社1年目の正社員向け(社員種別グループG2に属するユーザ向け)のメッセージである。ここでは、回答メッセージ412は、「駐車場利用資格がありません。就業規則をご確認ください。」の文字列で構成されている。 The reply message 412 is a message for full-time employees in their first year of employment (for users belonging to the employee type group G2). Here, the reply message 412 is composed of a character string of "I am not qualified to use the parking lot. Please check the work rules."

回答メッセージ413は、派遣社員向け(社員種別グループG3に属するユーザ向け)のメッセージである。ここでは、回答メッセージ413は、「駐車場を利用できません。」の文字列で構成されている。 The reply message 413 is a message for temporary staff (for users belonging to the employee type group G3). Here, the reply message 413 is composed of a character string of "Parking is not available."

このように、この会話処理システム1では、一の回答情報A100に一の回答メッセージのみが規定されるのではなく、一の回答情報A100(A101)に複数の回答メッセージ411~413が規定される。 Thus, in this conversation processing system 1, not only one reply message is defined in one reply information A100, but a plurality of reply messages 411 to 413 are defined in one reply information A100 (A101). .

また、当該回答情報A101(図9)においては、当該複数の回答メッセージ411~413と複数の属性情報500(501~503)とがそれぞれ関連付けられて規定されている。属性情報(属性データ)500(501~503)は、各回答メッセージ411~413の属性(詳細には、回答メッセージ400を分類する分類属性)を示す情報(データ)である。 Further, in the reply information A101 (FIG. 9), the plurality of reply messages 411 to 413 and the plurality of attribute information 500 (501 to 503) are defined in association with each other. Attribute information (attribute data) 500 (501 to 503) is information (data) indicating attributes of each of the reply messages 411 to 413 (more specifically, classification attributes for classifying the reply message 400).

属性情報501は、当該属性情報501に関連付けられた回答メッセージが入社2年目以上の正社員向け(社員種別グループG1に属するユーザ向け)であることを示す情報である。ここでは、社員種別グループG1のグループ名と同じ文字列「G1」が属性情報501として用いられる。 The attribute information 501 is information indicating that the reply message associated with the attribute information 501 is for regular employees who have been with the company for two years or more (for users belonging to the employee type group G1). Here, the same character string “G1” as the group name of the employee type group G1 is used as the attribute information 501 .

属性情報502は、当該属性情報502に関連付けられた回答メッセージが入社1年目の正社員向け(社員種別グループG2に属するユーザ向け)であることを示す情報である。ここでは、社員種別グループG2のグループ名と同じ文字列「G2」が属性情報502として用いられる。 The attribute information 502 is information indicating that the reply message associated with the attribute information 502 is intended for full-time employees in their first year of employment (for users belonging to the employee type group G2). Here, the same character string “G2” as the group name of the employee type group G2 is used as the attribute information 502 .

属性情報503は、当該属性情報503に関連付けられた回答メッセージが派遣社員向け(社員種別グループG3に属するユーザ向け)であることを示す情報である。ここでは、社員種別グループG3のグループ名と同じ文字列「G3」が属性情報503として用いられる。 The attribute information 503 is information indicating that the reply message associated with the attribute information 503 is for temporary staff (for users belonging to the employee type group G3). Here, the same character string “G3” as the group name of the employee type group G3 is used as the attribute information 503 .

回答管理テーブル301においては、各属性情報501~503と各回答メッセージ411~413とが一連の文字列として規定されることによって、各属性情報501~503と各回答メッセージ411~413とが関連付けられる。各一連の文字列は、各回答メッセージ(回答用文字列)400に加えて各属性情報500をも含むことから、回答用拡張型文字列M100(図9参照)などとも称される。すなわち、各回答用拡張型文字列M100は、各属性情報500と各回答用文字列(ここでは回答メッセージ400)とで構成される。 In the answer management table 301, each attribute information 501-503 and each answer message 411-413 are associated by defining each attribute information 501-503 and each answer message 411-413 as a series of character strings. . Since each series of character strings includes each attribute information 500 in addition to each reply message (answer character string) 400, it is also called an expanded reply character string M100 (see FIG. 9). That is, each extended character string for reply M100 is composed of each attribute information 500 and each character string for reply (here, reply message 400).

詳細には、回答用拡張型文字列M111(M100)は、属性情報501と回答メッセージ411とを含む一連の文字列であり、回答用拡張型文字列M112(M100)は、属性情報502と回答メッセージ412とを含む一連の文字列である。また、回答用拡張型文字列M113(M100)は、属性情報503と回答メッセージ413とを含む一連の文字列である。 Specifically, the extended response character string M111 (M100) is a series of character strings including the attribute information 501 and the response message 411, and the extended response character string M112 (M100) includes the attribute information 502 and the response message. message 412 is a series of strings. Further, the extended response character string M113 (M100) is a series of character strings including the attribute information 503 and the response message 413. FIG.

また、図9に示されるように、各回答用拡張型文字列M100には、2種類の区別情報(デリミタとも称される)D10,D20もが規定されている。 In addition, as shown in FIG. 9, two types of distinguishing information (also called delimiters) D10 and D20 are also defined in each extended answer character string M100.

区別情報D10は、複数の回答用拡張型文字列M100(M111~M113)を互いに区別するための情報である。当該区別情報D10としては、所定の種類の記号(符号)が用いられる。ここでは、当該区別情報D10として始め角括弧が用いられる。 The distinguishing information D10 is information for distinguishing a plurality of extended answer character strings M100 (M111 to M113) from each other. A predetermined type of symbol (code) is used as the discrimination information D10. Here, square brackets are used as the distinguishing information D10.

区別情報D20は、各回答用拡張型文字列M100(M111~M113)内において、回答メッセージ400と属性情報500とを区別するための情報である。当該区別情報D20としては、区別情報D10とは異なる種類の記号(符号)が用いられる。ここでは、当該区別情報D20として終わり角括弧が用いられる。 The distinguishing information D20 is information for distinguishing the reply message 400 and the attribute information 500 in each expanded character string for reply M100 (M111 to M113). As the distinguishing information D20, a type of symbol (code) different from that of the distinguishing information D10 is used. Here, a closing square bracket is used as the distinguishing information D20.

このように、回答情報A101(図8)においては、3つの回答メッセージ411~413と3つの属性情報501~503とを含む3つの回答用拡張型文字列M111~M113が規定されている。 Thus, in the reply information A101 (FIG. 8), three reply expanded character strings M111-M113 containing three reply messages 411-413 and three pieces of attribute information 501-503 are defined.

また、回答情報A102(想定質問Q52に対応する回答情報)(図8)においては、2つの回答用拡張型文字列M121,M122(M100)が規定されている。 Also, in the answer information A102 (answer information corresponding to the assumed question Q52) (FIG. 8), two expanded character strings for answer M121 and M122 (M100) are defined.

回答用拡張型文字列M121においては、1つの回答メッセージ421に対して2つの属性情報501,502が関連付けられて規定されている。詳細には、回答用拡張型文字列M121においては、回答メッセージ421と属性情報501とが関連付けられて規定されているとともに、回答メッセージ421と属性情報502とが関連付けられて規定されている。回答メッセージ421は、入社2年目以上の正社員および入社1年目の正社員向け(すなわち、正社員向け)のメッセージである。換言すれば、回答メッセージ421は、社員種別グループG1,G2のいずれかに属するユーザ向けのメッセージである。ここでは、回答メッセージ421は、「依頼方法はこちらです。<https://*****/>」の文字列で構成されている。 In the reply extended character string M121, two pieces of attribute information 501 and 502 are associated with one reply message 421 and defined. Specifically, in the reply extended character string M121, the reply message 421 and attribute information 501 are defined in association, and the reply message 421 and attribute information 502 are defined in association. The reply message 421 is for regular employees who have been with the company for two years or more and for regular employees who have been with the company for the first year (that is, for regular employees). In other words, the reply message 421 is a message for users who belong to either the employee group G1 or G2. Here, the reply message 421 is composed of a character string of "here is the request method. <https://*****/>".

回答用拡張型文字列M122においては、回答メッセージ422と属性情報503とが関連付けられて規定されている。回答メッセージ422は、派遣社員向けのメッセージである。換言すれば、回答メッセージ422は、社員種別グループG3に属するユーザ向けのメッセージである。ここでは、回答メッセージ422は、「担当の正社員にご相談ください。」の文字列で構成されている。 In the reply extended character string M122, the reply message 422 and the attribute information 503 are defined in association with each other. The reply message 422 is a message for temporary workers. In other words, the reply message 422 is a message for users belonging to the employee type group G3. Here, the reply message 422 is composed of a character string "Please consult with the full-time employee in charge."

回答情報A103(想定質問Q53に対応する回答情報)においては、属性情報500は規定されておらず、回答メッセージ431(1つの回答メッセージ431のみ)が想定質問Q53に対する回答メッセージとして規定されている。当該回答メッセージ431は、全社員(正社員と派遣社員との双方)向けのメッセージである。ここでは、回答メッセージ431は、「こちらです。<https://**********/>」の文字列で構成されている。 In answer information A103 (answer information corresponding to assumed question Q53), attribute information 500 is not specified, and answer message 431 (only one answer message 431) is specified as an answer message to assumed question Q53. The reply message 431 is a message for all employees (both regular employees and temporary employees). Here, the reply message 431 is composed of a character string of "This is it. <https://**********/>".

以上のような回答情報A100を規定した回答管理テーブル301(300)が、チャットボットサーバ90内に予め登録されている。 An answer management table 301 (300) defining the answer information A100 as described above is registered in the chatbot server 90 in advance.

そして、後述するように、チャットボットサーバ90は、ユーザからの質問メッセージQ10に対応する一の想定質問Q50に関連付けられた回答情報A100を当該回答管理テーブル301(図8)の中から抽出してコンピュータ50に送信する。 Then, as will be described later, the chatbot server 90 extracts the answer information A100 associated with one assumed question Q50 corresponding to the question message Q10 from the user from the answer management table 301 (FIG. 8). Send to computer 50 .

<1-4.動作>
つぎに、会話処理システム1の動作について説明する。図3は、会話処理システム1の概略動作を示す図である。
<1-4. Operation>
Next, the operation of the conversation processing system 1 will be explained. FIG. 3 is a diagram showing a schematic operation of the conversation processing system 1. As shown in FIG.

コンピュータ50は、ユーザからの質問メッセージQ10を受け付けると、当該質問メッセージQ10をチャットボットサーバ90に送信する。上述したように、チャットボットサーバ90には、想定質問Q50に対応する回答情報A100が関連付けられて予め登録されている(図8参照)。また、当該回答情報A100には、当該想定質問Q50に対して複数の回答メッセージ400(411~413)が予め規定されている。 The computer 50 receives the question message Q10 from the user and transmits the question message Q10 to the chatbot server 90 . As described above, the chatbot server 90 is registered in advance in association with the answer information A100 corresponding to the assumed question Q50 (see FIG. 8). Also, in the answer information A100, a plurality of answer messages 400 (411 to 413) are defined in advance for the assumed question Q50.

チャットボットサーバ90は、当該質問メッセージQ10をコンピュータ50から受信すると、当該質問メッセージQ10に対応する想定質問Q50に関連付けられた回答情報A100をコンピュータ50に送信(返信)する。コンピュータ50は、当該回答情報A100を受信するとともに、当該ユーザによる質問行為に関する情報(質問行為情報)を取得する。そして、コンピュータ50は、当該質問行為情報に対応する単一の回答メッセージ(412)を、当該回答情報A100内の複数の回答メッセージ411~413の中から抽出してユーザに通知する。 When the question message Q10 is received from the computer 50, the chatbot server 90 transmits (replies) to the computer 50 the answer information A100 associated with the assumed question Q50 corresponding to the question message Q10. The computer 50 receives the answer information A100 and acquires information (question action information) on the question action by the user. Then, the computer 50 extracts a single reply message (412) corresponding to the question act information from among the multiple reply messages 411 to 413 in the reply information A100 and notifies the user of it.

このような動作の詳細について、以下に説明する。 Details of such operations are described below.

まず、コンピュータ50は、ユーザ(ここではユーザU1)による起動操作に応答して会話処理アプリケーションを起動する。 First, the computer 50 activates the conversation processing application in response to an activation operation by the user (here, user U1).

当該会話処理アプリケーションの起動が完了すると、コンピュータ50は、ユーザ情報入力画面(不図示)を表示部54b(図1)に表示し、当該ユーザ情報入力画面においてユーザ情報(ユーザ識別情報)(ユーザID等)の入力操作をユーザ(U1)から受け付ける。当該ユーザ情報は、後述するように、質問行為情報の取得動作(ステップS15)において用いられる。ユーザ情報の入力操作が受け付けられると、コンピュータ50は、チャット画面200(201)を表示部54bに表示する(図4参照)。 When the activation of the conversation processing application is completed, the computer 50 displays a user information input screen (not shown) on the display unit 54b (FIG. 1), and user information (user identification information) (user ID etc.) from the user (U1). The user information is used in the operation of obtaining question act information (step S15), as will be described later. When the user information input operation is accepted, the computer 50 displays a chat screen 200 (201) on the display unit 54b (see FIG. 4).

また、コンピュータ50は、会話処理アプリケーションの起動完了に応答して、図6の動作を開始する。図6は、コンピュータ50の動作(回答抽出動作等)を示すフローチャートである。また、図7は、会話処理システム1の動作の一例を示すタイミングチャートである。 Also, the computer 50 starts the operation of FIG. 6 in response to the completion of activation of the conversation processing application. FIG. 6 is a flow chart showing the operation of the computer 50 (answer extraction operation, etc.). 7 is a timing chart showing an example of the operation of the conversation processing system 1. As shown in FIG.

まず、コンピュータ50は、チャット画面200(201)においてユーザU1からの質問メッセージQ10を受け付ける(ステップS11)。ここでは、ユーザU1は、チャット画面201において質問メッセージQ11(「自動車通勤がしたいです」)を入力し(図5参照)、コンピュータ50は、ユーザU1からの当該質問メッセージQ11を受け付ける。 First, the computer 50 receives a question message Q10 from the user U1 on the chat screen 200 (201) (step S11). Here, user U1 inputs a question message Q11 ("I want to commute by car") on chat screen 201 (see FIG. 5), and computer 50 receives question message Q11 from user U1.

そして、コンピュータ50は、ユーザU1によって入力された質問メッセージQ11をチャットボットサーバ90に送信する(ステップS12)(図3も参照)。 The computer 50 then transmits the question message Q11 input by the user U1 to the chatbot server 90 (step S12) (see also FIG. 3).

チャットボットサーバ90は、コンピュータ50から質問メッセージQ11を受信する(ステップS51(図7参照))と、自然言語解析処理等を用いて当該質問メッセージQ11(質問メッセージQ11の内容)を解析する(ステップS52)。 When the chatbot server 90 receives the question message Q11 from the computer 50 (step S51 (see FIG. 7)), it analyzes the question message Q11 (contents of the question message Q11) using natural language analysis processing or the like (step S52).

そして、チャットボットサーバ90は、当該質問メッセージQ11に対応する想定質問Q50に関連付けられた回答情報A100を回答管理テーブル301(300)(図8参照)の中から抽出する(ステップS53)。 Then, the chatbot server 90 extracts the answer information A100 associated with the assumed question Q50 corresponding to the question message Q11 from the answer management table 301 (300) (see FIG. 8) (step S53).

具体的には、チャットボットサーバ90は、自然言語解析処理等を用いて、質問メッセージQ11に対応する一の想定質問Q50を回答管理テーブル301内の複数の想定質問Q51~Q53(図8)の中から抽出する。ここでは、自動車通勤の要求に関する想定質問Q51が抽出される。そして、チャットボットサーバ90は、当該想定質問Q51に関連付けられた回答情報A100(ここでは回答情報A101)を回答管理テーブル301の中から抽出する。 Specifically, the chatbot server 90 uses natural language analysis processing or the like to convert one assumed question Q50 corresponding to the question message Q11 from the plurality of assumed questions Q51 to Q53 (FIG. 8) in the answer management table 301. Extract from inside. Here, a hypothetical question Q51 regarding a request for commuting by car is extracted. Then, the chatbot server 90 extracts the answer information A100 (here, the answer information A101) associated with the assumed question Q51 from the answer management table 301. FIG.

その後、チャットボットサーバ90は、当該回答情報A101をコンピュータ50に送信する(ステップS54)。詳細には、チャットボットサーバ90において複数の回答メッセージ411~413のうちのいずれかの回答メッセージ400が回答情報A101から抽出されてコンピュータ50に送信されるのではなく、回答情報A101全体(複数の回答メッセージ411~413を含む回答情報A101)がコンピュータ50に送信される。 After that, the chatbot server 90 transmits the answer information A101 to the computer 50 (step S54). Specifically, instead of extracting one of the plurality of reply messages 411 to 413 from the reply information A101 and transmitting it to the computer 50 in the chatbot server 90, the entire reply information A101 (a plurality of Reply information A101) including reply messages 411-413 is sent to the computer 50. FIG.

コンピュータ50は、回答情報A101をチャットボットサーバ90から受信する(ステップS13(図6))と、区別情報D10(図9参照)に基づいて、回答情報A101内に複数の回答メッセージ400(複数の回答用拡張型文字列M100)が存在するか否かを判定する(ステップS14)。 When the computer 50 receives the answer information A101 from the chatbot server 90 (step S13 (FIG. 6)), based on the distinguishing information D10 (see FIG. 9), a plurality of answer messages 400 (a plurality of It is determined whether or not the extended character string for answer M100) exists (step S14).

たとえば、回答情報A101内に複数の区別情報D10が存在する場合、コンピュータ50は、回答情報A101内に複数の回答メッセージ400が存在する旨をステップS14において判定する。ここでは、回答情報A101内に3つの区別情報D10が存在しており(図8参照)、回答情報A101内に3つの回答メッセージ400が存在する旨がステップS14において判定される。そして、処理はステップS14からステップS15へと進む。 For example, if multiple pieces of distinguishing information D10 exist in the answer information A101, the computer 50 determines in step S14 that multiple answer messages 400 exist in the answer information A101. Here, it is determined in step S14 that there are three pieces of distinguishing information D10 in the answer information A101 (see FIG. 8), and that there are three answer messages 400 in the answer information A101. Then, the process proceeds from step S14 to step S15.

なお、回答情報A100内に区別情報D10が存在しない場合は、回答情報A101内に複数の回答メッセージ400が存在しない旨(回答情報A101内に単一の回答メッセージのみが存在する旨)がステップS14において判定され、処理はステップS14からステップS17(後述)へと進む。たとえば、バスの時刻表を見たい旨の質問メッセージQ10が受け付けられた場合、想定質問Q53に関連付けられた回答情報A103(区別情報D10を有しない回答情報)(図8参照)がチャットボットサーバ90からコンピュータ50に送信される(ステップS54)。この場合、回答情報A103内に複数の回答メッセージ400が存在しない旨がステップS14において判定され、処理はステップS14からステップS17へと進む。 If the distinguishing information D10 does not exist in the reply information A100, the fact that a plurality of reply messages 400 do not exist in the reply information A101 (the fact that only a single reply message exists in the reply information A101) is notified in step S14. , and the process proceeds from step S14 to step S17 (described later). For example, when the question message Q10 requesting to see the bus timetable is received, the answer information A103 (answer information without the distinction information D10) (see FIG. 8) associated with the assumed question Q53 is sent to the chatbot server 90. to the computer 50 (step S54). In this case, it is determined in step S14 that multiple reply messages 400 do not exist in the reply information A103, and the process proceeds from step S14 to step S17.

ステップS15において、コンピュータ50は、ユーザによる質問行為(詳細には、質問行為の主体(質問行為者))に関する質問行為情報を取得する。ここでは、質問行為を行った質問者(質問行為者)に対して予め(質問メッセージQ11が受け付けられる前において)付与された分類情報が質問行為情報として取得される。具体的には、コンピュータ50は、上述のユーザ情報入力画面(不図示)において入力されたユーザ情報(ユーザID)に基づいて、ユーザU1(質問者)の社員種別情報(社員種別グループ)を分類情報として取得する。 In step S15, the computer 50 acquires question act information regarding the question act by the user (more specifically, the subject of the question act (questioner)). Here, the classification information given in advance (before the question message Q11 is accepted) to the questioner (questioner) who performed the questioning action is acquired as the questioning action information. Specifically, the computer 50 classifies the employee type information (employee type group) of the user U1 (questioner) based on the user information (user ID) input on the user information input screen (not shown). Get it as information.

より具体的には、会話処理システム1は、分類情報管理サーバ(不図示)をも有している。分類情報管理サーバには、分類情報管理テーブル900(901)(図10参照)が格納されている。図10は、分類情報管理テーブル901を示す図である。 More specifically, the conversation processing system 1 also has a classification information management server (not shown). The classification information management server stores a classification information management table 900 (901) (see FIG. 10). FIG. 10 is a diagram showing the classification information management table 901. As shown in FIG.

当該分類情報管理テーブル901においては、会話処理システム1の各利用ユーザのユーザ情報(ユーザID)と各利用ユーザの分類情報(詳細には社員種別グループG1~G3)とが対応付けて登録されている。なお、上述したように、ここでは、会話処理システム1の利用ユーザの所属企業における雇用形態と勤続年数とに基づいて、入社2年目以上の正社員は社員種別グループG1に分類され、入社1年目の正社員は社員種別グループG2に分類され、派遣社員は社員種別グループG3に分類されている。 In the classification information management table 901, the user information (user ID) of each user of the conversation processing system 1 and the classification information of each user (specifically, employee type groups G1 to G3) are associated and registered. there is As described above, regular employees who have been with the company for two years or more are classified into the employee type group G1 based on the type of employment and length of service at the company to which the user using the conversation processing system 1 belongs. Regular employees are classified into the employee type group G2, and temporary employees are classified into the employee type group G3.

コンピュータ50は、ユーザU1のユーザ情報(「userU1」)を分類情報管理サーバに送信する。分類情報管理サーバは、ユーザU1のユーザ情報をコンピュータ50から受信すると、当該ユーザ情報に対応する分類情報(社員種別グループ(ここではG2))を分類情報管理テーブル901の中から抽出する。換言すれば、ユーザU1に対して当該ユーザU1の雇用形態と勤続年数とに基づき付与された社員種別グループが抽出される。そして、分類情報管理サーバは、抽出した分類情報(複数の社員種別グループG1~G3のうち当該ユーザU1(質問者)の所属グループを示す情報)をコンピュータ50に送信し、コンピュータ50は、当該分類情報を分類情報管理サーバから受信して取得する(ステップS15)。 The computer 50 transmits the user information of user U1 (“userU1”) to the classification information management server. When receiving the user information of user U1 from the computer 50, the classification information management server extracts classification information (employee type group (here, G2)) corresponding to the user information from the classification information management table 901. FIG. In other words, an employee type group given to user U1 based on the employment type and length of service of user U1 is extracted. Then, the classification information management server transmits the extracted classification information (information indicating the group to which the user U1 (questioner) belongs among the plurality of employee type groups G1 to G3) to the computer 50, and the computer 50 transmits the classification Information is received and acquired from the classification information management server (step S15).

そして、処理はステップS15からステップS16へと進む。 Then, the process proceeds from step S15 to step S16.

ステップS16において、コンピュータ50は、当該質問行為情報(詳細には、ユーザU1の社員種別グループG2)とチャットボットサーバ90からの回答情報A101とに基づいて、回答メッセージ抽出処理を実行する。回答メッセージ抽出処理は、当該回答情報A101内の複数の回答メッセージ411~413の中から単一の回答メッセージ(質問者に回答すべき回答メッセージ)を抽出する処理である。 In step S<b>16 , the computer 50 executes answer message extraction processing based on the question act information (specifically, the employee type group G<b>2 of the user U<b>1 ) and the answer information A<b>101 from the chatbot server 90 . The answer message extraction process is a process of extracting a single answer message (an answer message to be answered to the questioner) from among the plurality of answer messages 411 to 413 in the answer information A101.

具体的には、コンピュータ50は、質問行為情報(ここでは社員種別グループG2)に対応する回答メッセージ400を回答情報A101内の複数の回答メッセージ411~413の中から抽出する。 Specifically, the computer 50 extracts the answer message 400 corresponding to the question act information (employee type group G2 here) from the answer messages 411 to 413 in the answer information A101.

より具体的には、コンピュータ50は、まず、質問行為情報に対応する属性情報500を回答情報A101の中から抽出する。詳細には、コンピュータ50は、区別情報D10(図9参照)を用いて、複数の回答用拡張型文字列M111~M113を回答情報A101の中から抽出するとともに、区別情報D20(図9参照)を用いて、抽出した回答用拡張型文字列M111~M113の中から複数の属性情報500(501~503)を抽出する。そして、コンピュータ50は、抽出した複数の属性情報501~503の中から、質問行為情報(社員種別グループG2)に対応する属性情報500を抽出する。ここでは、社員種別グループG2と同じ文字列「G2」を有する属性情報502(図9参照)が抽出される。 More specifically, the computer 50 first extracts the attribute information 500 corresponding to the question act information from the answer information A101. Specifically, the computer 50 extracts a plurality of expanded answer character strings M111 to M113 from the answer information A101 using the distinguishing information D10 (see FIG. 9), and extracts the distinguishing information D20 (see FIG. 9). is used to extract a plurality of pieces of attribute information 500 (501 to 503) from the extracted extended answer character strings M111 to M113. Then, the computer 50 extracts attribute information 500 corresponding to the question act information (employee type group G2) from among the plurality of extracted attribute information 501-503. Here, the attribute information 502 (see FIG. 9) having the same character string "G2" as the employee type group G2 is extracted.

そして、コンピュータ50は、回答情報A101において当該属性情報502に関連付けられた回答メッセージ412(すなわち、入社1年目の正社員向け(社員種別グループG2に属するユーザ向け)の回答メッセージ412)を複数の回答メッセージ411~413の中から抽出する。詳細には、コンピュータ50は、当該属性情報502を含む回答用拡張型文字列M112内において、属性情報502に関連付けられた回答メッセージ412を抽出する。 Then, the computer 50 generates a plurality of reply messages 412 (that is, reply messages 412 for full-time employees (for users belonging to the employee type group G2) in the first year of employment) associated with the attribute information 502 in the reply information A101. Extract from messages 411-413. Specifically, the computer 50 extracts the reply message 412 associated with the attribute information 502 in the reply extended character string M112 containing the attribute information 502. FIG.

その後、処理はステップS16からステップS17へと進み、コンピュータ50は、回答メッセージ抽出処理(ステップS16)によって抽出した回答メッセージ412をユーザU1(質問者)に通知する。具体的には、コンピュータ50は、チャット画面201(200)において、当該回答メッセージ412(「駐車場利用資格がありません。就業規則をご確認ください。」)を表示する(図11参照)。 After that, the process proceeds from step S16 to step S17, and the computer 50 notifies the user U1 (questioner) of the answer message 412 extracted by the answer message extraction process (step S16). Specifically, the computer 50 displays the answer message 412 (“You are not qualified to use the parking lot. Please check the work rules.”) on the chat screen 201 (200) (see FIG. 11).

以上のように、第1実施形態では、チャットボットサーバ90の回答管理テーブル301において、回答情報A101内に複数の回答メッセージ411~413が予め規定されている(図8参照)。コンピュータ50は、ユーザからの質問メッセージQ10に対応する想定質問Q50に関連付けられた回答情報A101をチャットボットサーバ90から受信する(ステップS13)と、質問行為情報に対応する単一の回答メッセージ412を、当該回答情報A101内の複数の回答メッセージ411~413の中から抽出する(ステップS16)。そして、当該単一の回答メッセージ412が当該ユーザに通知される(ステップS17)(図11も参照)。したがって、ユーザに通知される回答メッセージ400が質問行為情報(ここでは、当該ユーザに対して付与された分類情報)に応じて切り替えられるので、ユーザからの質問メッセージQ10に対して柔軟に回答することが可能である。 As described above, in the first embodiment, a plurality of reply messages 411 to 413 are defined in advance in the reply information A101 in the reply management table 301 of the chatbot server 90 (see FIG. 8). When the computer 50 receives the answer information A101 associated with the assumed question Q50 corresponding to the question message Q10 from the user from the chatbot server 90 (step S13), it sends a single answer message 412 corresponding to the question act information. , are extracted from the plurality of reply messages 411 to 413 in the reply information A101 (step S16). Then, the single reply message 412 is notified to the user (step S17) (see also FIG. 11). Therefore, since the answer message 400 notified to the user is switched according to the question act information (here, the classification information given to the user), it is possible to flexibly answer the question message Q10 from the user. is possible.

特に、上記第1実施形態では、チャットボットサーバ90は、回答管理テーブル300内の回答情報A100の規定内容にかかわらず、ユーザからの質問メッセージQ10に対応する想定質問Q50に関連付けられた一の回答情報A100をコンピュータ50に送信し、コンピュータ50は、当該一の回答情報A100を受信する。ただし、当該一の回答情報A100(たとえばA101)には、一の回答メッセージのみが規定されるのではなく、複数の回答メッセージ400(411~413)が予め規定される(図8参照)。そして、コンピュータ50は、質問行為情報に対応する単一の回答メッセージ(412)を、当該回答情報A101内の複数の回答メッセージ411~413の中から抽出してユーザに通知する。したがって、チャットボットサーバ90の動作(質問メッセージQ10の想定質問Q50に対応する一の回答情報A100を回答管理テーブル300の中から抽出してコンピュータ50に返信する動作)自体を変更することなく、ユーザからの質問メッセージQ10に対して柔軟に回答することを実現することが可能である。 In particular, in the above-described first embodiment, the chatbot server 90 provides one answer associated with the assumed question Q50 corresponding to the question message Q10 from the user, regardless of the defined contents of the answer information A100 in the answer management table 300. The information A100 is sent to the computer 50, and the computer 50 receives the one reply information A100. However, the one reply information A100 (for example, A101) does not define only one reply message, but predefines a plurality of reply messages 400 (411 to 413) (see FIG. 8). Then, the computer 50 extracts a single reply message (412) corresponding to the question act information from among the multiple reply messages 411 to 413 in the reply information A101 and notifies the user of it. Therefore, without changing the operation of the chatbot server 90 itself (the operation of extracting one answer information A100 corresponding to the assumed question Q50 of the question message Q10 from the answer management table 300 and replying to the computer 50), the user It is possible to implement a flexible answer to the question message Q10 from .

なお、上記第1実施形態では、コンピュータ50において、チャットボットサーバ90から回答情報A100が受信された(ステップS13)後に質問行為情報(社員種別グループ)が取得されている(ステップS15)が、これに限定されない。たとえば、チャットボットサーバ90から回答情報A100が受信される前(たとえば、ユーザ情報入力画面においてユーザ情報が入力された直後(ステップS11の直前))に質問行為情報が取得されてもよい。 In the first embodiment, the computer 50 receives the answer information A100 from the chatbot server 90 (step S13) and then acquires the question act information (employee type group) (step S15). is not limited to For example, the question act information may be acquired before answer information A100 is received from chatbot server 90 (for example, immediately after user information is input on the user information input screen (immediately before step S11)).

<2.第2実施形態>
第2実施形態は、第1実施形態の変形例である。以下では、第1実施形態との相違点を中心に説明する。
<2. Second Embodiment>
The second embodiment is a modification of the first embodiment. Below, it demonstrates centering around difference with 1st Embodiment.

上記第1実施形態では、質問行為を行った質問者に対して付与された分類情報(質問行為の主体に関する情報)が質問行為情報として取得されている。 In the above-described first embodiment, the classification information (information about the subject of the questioning act) given to the questioner who performed the questioning act is acquired as the questioning act information.

これに対して、この第2実施形態では、質問行為が行われた日付を示す質問日情報(質問行為の時期に関する情報)が、質問行為情報として取得される。 On the other hand, in the second embodiment, question date information (information about the timing of the question act) indicating the date of the question act is acquired as the question act information.

この第2実施形態においても、図6の動作がコンピュータ50において実行される。なお、ここでは、ユーザU1がチャット画面200(202)において質問メッセージQ14(「次の停電はいつですか?」)と入力する(図12参照)ことを想定する。また、ここでは、ユーザU1による質問日は2018年7月31日であることを想定する。 The operation of FIG. 6 is executed in the computer 50 also in this second embodiment. Here, it is assumed that user U1 inputs a question message Q14 ("When will the next power outage occur?") on chat screen 200 (202) (see FIG. 12). Also, here, it is assumed that the question date by the user U1 is July 31, 2018.

コンピュータ50は、ユーザU1から当該質問メッセージQ14(Q10)を受け付ける(ステップS11)と、当該質問メッセージQ14をチャットボットサーバ90に送信する(ステップS12)。 When the computer 50 receives the question message Q14 (Q10) from the user U1 (step S11), the computer 50 transmits the question message Q14 to the chatbot server 90 (step S12).

チャットボットサーバ90は、質問メッセージQ14をコンピュータ50から受信する(ステップS51(図7))と、当該質問メッセージQ14に対応する想定質問Q50に関連付けられた回答情報A100を回答管理テーブル300の中から抽出する(ステップS53)。 When the chatbot server 90 receives the question message Q14 from the computer 50 (step S51 (FIG. 7)), the chatbot server 90 extracts the answer information A100 associated with the assumed question Q50 corresponding to the question message Q14 from the answer management table 300. Extract (step S53).

図13は、第2実施形態に係る回答管理テーブル300(302)を示す図である。 FIG. 13 is a diagram showing the reply management table 300 (302) according to the second embodiment.

ここでは、2つの想定質問Q54,Q55と当該2つの想定質問Q54,Q55に対応する2つの回答情報A104,A105とが、回答管理テーブル302において関連付けられて規定されている。具体的には、回答管理テーブル302においては、想定質問Q54(停電日に関する質問)と当該想定質問Q54に対応する回答情報A104(A100)とが互いに関連付けられて規定されている。また、回答管理テーブル302においては、想定質問Q55(避難訓練日に関する質問)と当該想定質問Q55に対応する回答情報A105(A100)とが互いに関連付けられて規定されている。 Here, two assumed questions Q54 and Q55 and two pieces of answer information A104 and A105 corresponding to the two assumed questions Q54 and Q55 are associated and defined in the answer management table 302 . Specifically, in the answer management table 302, an assumed question Q54 (question regarding power outage day) and answer information A104 (A100) corresponding to the assumed question Q54 are defined in association with each other. In addition, in the answer management table 302, the assumed question Q55 (question regarding the evacuation drill date) and the answer information A105 (A100) corresponding to the assumed question Q55 are defined in association with each other.

当該回答情報A104(A100)には、2018年8月1日と2018年8月17日とにおいてそれぞれ停電が発生することに基づいて、2つの回答用拡張型文字列M141,M142(M100)が規定されている。 In the response information A104 (A100), two extended response character strings M141 and M142 (M100) are included based on the occurrence of power outages on August 1, 2018 and August 17, 2018, respectively. stipulated.

回答用拡張型文字列M141(M100)においては、回答メッセージ441(400)と属性情報511(500)とが互いに関連付けられて規定されている。回答メッセージ441は、8月1日に停電が発生する旨のメッセージである。ここでは、当該回答メッセージ441は、「8月1日に東京サイトで停電があります。」の文字列で構成されている。また、回答メッセージ441にて示された停電日を示す日付情報「2018.8.1」が属性情報511として規定されている。 In the reply extended character string M141 (M100), the reply message 441 (400) and the attribute information 511 (500) are defined in association with each other. The reply message 441 is a message to the effect that a power outage will occur on August 1st. Here, the reply message 441 is composed of a character string "There will be a power outage at the Tokyo site on August 1.". Also, date information “2018.8.1” indicating the power outage date indicated in the reply message 441 is defined as the attribute information 511 .

回答用拡張型文字列M142(M100)においては、回答メッセージ442(400)と属性情報512(500)とが互いに関連付けられて規定されている。回答メッセージ442は、8月17日に停電が発生する旨のメッセージである。ここでは、当該回答メッセージ442は、「8月17日に大阪サイトで停電があります。」の文字列で構成されている。また、回答メッセージ442にて示された停電日と同じ日付情報「2018.8.17」が属性情報512として規定されている。 In the reply extended character string M142 (M100), the reply message 442 (400) and the attribute information 512 (500) are defined in association with each other. The reply message 442 is a message to the effect that a power outage will occur on August 17th. Here, the response message 442 is composed of a character string "There will be a power outage at the Osaka site on August 17." Also, date information “2018.8.17”, which is the same as the power outage date indicated in the reply message 442 , is specified as the attribute information 512 .

また、回答情報A105(A100)には、2018年10月1日と2018年12月15日とにおいてそれぞれ避難訓練が行われることに基づいて、2つの回答用拡張型文字列M151,M152(M100)が規定されている。 In response information A105 (A100), based on the evacuation drills being held on October 1, 2018 and December 15, 2018, respectively, two extended response character strings M151 and M152 (M100 ) are stipulated.

回答用拡張型文字列M151(M100)においては、回答メッセージ451(400)と属性情報521(500)とが互いに関連付けられて規定されている。回答メッセージ451は、2018年10月1日に避難訓練が行われる旨のメッセージである。ここでは、当該回答メッセージ451は、「10月1日に地震発生時の避難訓練があります。」の文字列で構成されている。また、回答メッセージ451にて示された避難訓練日を示す日付情報「2018.10.1」が属性情報521として規定されている。 In the reply extended character string M151 (M100), the reply message 451 (400) and the attribute information 521 (500) are defined in association with each other. The reply message 451 is a message to the effect that an evacuation drill will be held on October 1, 2018. Here, the response message 451 is composed of a character string "There will be an evacuation drill for an earthquake on October 1." Also, date information “2018.10.1” indicating the evacuation drill date indicated in the reply message 451 is defined as the attribute information 521 .

回答用拡張型文字列M152(M100)においては、回答メッセージ452(400)と属性情報522(500)とが互いに関連付けられて規定されている。回答メッセージ452は、2018年12月15日に避難訓練が行われる旨のメッセージである。ここでは、当該回答メッセージ452は、「12月15日に火災発生時の避難訓練があります。」の文字列で構成されている。また、回答メッセージ452にて示された避難訓練日を示す日付情報「2018.12.15」が属性情報522として規定されている。 In the reply extended character string M152 (M100), the reply message 452 (400) and the attribute information 522 (500) are defined in association with each other. The reply message 452 is a message to the effect that an evacuation drill will be held on December 15, 2018. Here, the response message 452 is composed of a character string of "There will be an evacuation drill in case of fire on December 15th." Also, date information “2018.12.15” indicating the evacuation drill date indicated in the reply message 452 is defined as the attribute information 522 .

チャットボットサーバ90は、質問メッセージQ14に対応する想定質問Q50に関連付けられた回答情報A100を当該回答管理テーブル302(図13)の中から抽出して(ステップS53)コンピュータ50に送信する(ステップS54)。 The chatbot server 90 extracts the answer information A100 associated with the assumed question Q50 corresponding to the question message Q14 from the answer management table 302 (FIG. 13) (step S53) and transmits it to the computer 50 (step S54). ).

具体的には、まず、チャットボットサーバ90は、質問メッセージQ14をコンピュータ50から受信する(ステップS51(図7))と、自然言語解析処理等を用いて当該質問メッセージQ14を解析する(ステップS52)。 Specifically, first, when the chatbot server 90 receives the question message Q14 from the computer 50 (step S51 (FIG. 7)), it analyzes the question message Q14 using natural language analysis processing or the like (step S52 ).

そして、チャットボットサーバ90は、当該質問メッセージQ14に対応する想定質問Q54(停電日に関する質問Q54)を複数の想定質問Q54,Q55の中から抽出するとともに、当該想定質問Q54に関連付けられた回答情報A104を回答管理テーブル302の中から抽出する(ステップS53)。その後、チャットボットサーバ90は、当該回答情報A104をコンピュータ50に送信する(ステップS54)。 Then, the chatbot server 90 extracts the assumed question Q54 (question Q54 regarding the power outage date) corresponding to the question message Q14 from among the plurality of assumed questions Q54 and Q55, and also extracts the answer information associated with the assumed question Q54. A104 is extracted from the answer management table 302 (step S53). After that, the chatbot server 90 transmits the answer information A104 to the computer 50 (step S54).

コンピュータ50は、当該回答情報A104をチャットボットサーバ90から受信する(ステップS13(図6))と、当該回答情報A104内に複数の区別情報D10(図13)が存在することに基づいて、当該回答情報A104内に複数の回答メッセージ400が存在する旨をステップS14において判定する。 When the computer 50 receives the answer information A104 from the chatbot server 90 (step S13 (FIG. 6)), based on the presence of a plurality of distinguishing information D10 (FIG. 13) in the answer information A104, the In step S14, it is determined that a plurality of reply messages 400 exist in the reply information A104.

そして、処理はステップS14からステップS15へと進み、コンピュータ50は、質問行為情報を取得する(ステップS15)。具体的には、コンピュータ50は、質問メッセージQ14の入力日(ここでは、2018年7月31日)を取得する機能を有しており、ユーザU1による質問行為が行われた日付(2018年7月31日)を示す質問日情報を質問行為情報として取得する。 Then, the process proceeds from step S14 to step S15, and the computer 50 acquires question act information (step S15). Specifically, the computer 50 has a function of acquiring the input date (here, July 31, 2018) of the question message Q14, and the date (July 2018) on which the questioning action was performed by the user U1. 31st of the month) is obtained as question act information.

その後、コンピュータ50は、当該質問行為情報(詳細には質問日情報)とチャットボットサーバ90からの回答情報A104とに基づいて、回答メッセージ抽出処理を実行する(ステップS16)。 Thereafter, the computer 50 executes answer message extraction processing based on the question act information (more specifically, question date information) and the answer information A104 from the chatbot server 90 (step S16).

具体的には、コンピュータ50は、区別情報D10(図13参照)を用いて、2つの回答用拡張型文字列M141,M142を回答情報A101の中から抽出するとともに、区別情報D20(図13参照)を用いて、抽出した回答用拡張型文字列M141,M142の中から2つの属性情報511,512を抽出する。そして、コンピュータ50は、抽出した2つの属性情報511,512の中から、質問日情報(2018年7月31日)に対応する属性情報500を抽出する。詳細には、コンピュータ50は、質問日情報(2018年7月31日)の後における直近の日付を示す属性情報511(「2018.8.1」)を複数の属性情報511,512の中から抽出する。そして、コンピュータ50は、回答情報A104(詳細には、当該属性情報511を含む回答用拡張型文字列M141)において当該属性情報511に関連付けられた回答メッセージ441を複数の回答メッセージ441,442の中から抽出する。 Specifically, the computer 50 uses the distinguishing information D10 (see FIG. 13) to extract the two expanded answer character strings M141 and M142 from the answer information A101, and extracts the distinguishing information D20 (see FIG. 13). ) is used to extract two pieces of attribute information 511 and 512 from the extracted extended character strings for answer M141 and M142. Then, the computer 50 extracts the attribute information 500 corresponding to the question date information (July 31, 2018) from the extracted two pieces of attribute information 511 and 512 . Specifically, the computer 50 selects the attribute information 511 (“2018.8.1”) indicating the most recent date after the question date information (July 31, 2018) from among the plurality of attribute information 511 and 512. Extract. Then, the computer 50 selects the answer message 441 associated with the attribute information 511 in the answer information A104 (more specifically, the extended answer character string M141 including the attribute information 511). Extract from

その後、処理はステップS16からステップS17へと進み、コンピュータ50は、抽出した回答メッセージ441をユーザU1(質問者)に通知する。具体的には、コンピュータ50は、当該回答メッセージ441(「8月1日に東京サイトで停電があります。」)をチャット画面202に表示する(図14参照)。 After that, the process proceeds from step S16 to step S17, and the computer 50 notifies the extracted answer message 441 to the user U1 (questioner). Specifically, the computer 50 displays the answer message 441 (“There will be a power outage at the Tokyo site on August 1.”) on the chat screen 202 (see FIG. 14).

このように、第2実施形態では、質問行為が行われた日付を示す質問日情報が、質問行為情報として取得される。 As described above, in the second embodiment, the question date information indicating the date when the question act is performed is acquired as the question act information.

なお、これに限定されず、質問行為が行われた場所を示す質問場所情報が、質問行為情報として取得されてもよい。 In addition, it is not limited to this, and the question location information indicating the place where the question act is performed may be acquired as the question act information.

ここでは、東京サイトで停電がある旨の回答メッセージと大阪サイトで停電がある旨の回答メッセージとが回答情報A100に規定されている(図13も参照)ことを想定する。この場合、属性情報500としては、各回答メッセージ400において示された停電場所(東京サイト、大阪サイト)が規定される。詳細には、2つの回答用拡張型文字列M100(「[東京サイト]8月1日に東京サイトで停電があります。」、「[大阪サイト]8月17日に大阪サイトで停電があります。」)が回答情報A100に規定される。 Here, it is assumed that a reply message to the effect that there is a power outage at the Tokyo site and a reply message to the effect that there is a power outage at the Osaka site are specified in the reply information A100 (see also FIG. 13). In this case, as the attribute information 500, the blackout location (Tokyo site, Osaka site) indicated in each reply message 400 is defined. Specifically, there are two M100 extended response character strings (“[Tokyo site] There will be a power outage at the Tokyo site on August 1st.” and “[Osaka site] There will be a power outage at the Osaka site on August 17th.”). ”) is defined in the answer information A100.

たとえば、ユーザが東京サイトにおいて質問メッセージQ14(図12参照)を入力した場合、コンピュータ50は、当該ユーザの位置情報(当該質問メッセージQ10の受付時の位置情報)を取得し、当該位置情報(当該質問メッセージQ10の受付時の位置情報)に基づいて、質問場所情報(ここでは東京サイト)を質問行為情報として取得する。そして、コンピュータ50は、当該質問場所情報(東京サイト)に対応する回答メッセージ(「8月1日に東京サイトで停電があります。」)を抽出して当該ユーザに通知する。 For example, when the user inputs a question message Q14 (see FIG. 12) at the Tokyo site, the computer 50 acquires the location information of the user (location information at the time of receiving the question message Q10), and acquires the location information (the Based on the location information at the time of receiving the question message Q10), the question location information (here, the Tokyo site) is acquired as the question act information. Then, the computer 50 extracts an answer message (“There will be a power outage at the Tokyo site on August 1”) corresponding to the question location information (Tokyo site) and notifies the user of it.

このように、質問場所情報が質問行為情報として取得されてもよい。 In this way, question location information may be acquired as question act information.

あるいは、質問行為が行われた時刻を示す質問時刻情報が、質問行為情報として取得されてもよい。 Alternatively, question time information indicating the time at which the question act was performed may be acquired as the question act information.

ここでは、或る会議室において10時00分に会議が開始される旨の回答メッセージと、当該或る会議室において15時00分に会議が開始される旨の回答メッセージとが回答情報A100に規定されていることを想定する。なお、この場合における属性情報500としては、各回答メッセージにて示された会議開始時刻が規定される。詳細には、2つの回答用拡張型文字列M100(「[10:00]10時00分に開始される会議があります。」、「[15:00]15時00分に開始される会議があります。」)が回答情報A100に規定される。 Here, the response information A100 contains a response message to the effect that the conference will start at 10:00 in a certain conference room and a response message to the effect that the conference will start at 15:00 in the certain conference room. Assuming it is specified. Note that the attribute information 500 in this case defines the meeting start time indicated in each reply message. Specifically, two extended response character strings M100 (“[10:00] There is a meeting starting at 10:00”, “[15:00] There is a meeting starting at 15:00 Yes.") is defined in the answer information A100.

たとえば、当該或る会議室を利用したいユーザが、当該或る会議室における次の会議の開始時刻を問い合わせる質問メッセージQ10を13時00分に入力した場合、コンピュータ50は、当該質問時刻情報(ここでは13時00分)を質問行為情報として取得する。そして、コンピュータ50は、当該質問時刻情報(13時00分)の後における直近の時刻を示す属性情報500に関連付けられた回答メッセージ(「15時00分に開始される会議があります。」)を抽出して当該ユーザに通知する。 For example, when a user who wants to use a certain conference room enters a question message Q10 at 13:00 asking the start time of the next conference in the certain conference room, the computer 50 outputs the question time information (here Then 13:00) is acquired as question act information. Then, the computer 50 displays the answer message (“There is a meeting starting at 15:00”) associated with the attribute information 500 indicating the latest time after the question time information (13:00). Extract and notify the user.

このように、質問時刻情報が質問行為情報として取得されてもよい。 In this way, question time information may be acquired as question act information.

<3.第3実施形態>
第3実施形態は、第1実施形態の変形例である。以下では、第1実施形態との相違点を中心に説明する。
<3. Third Embodiment>
The third embodiment is a modification of the first embodiment. Below, it demonstrates centering around difference with 1st Embodiment.

上記第1実施形態では、複数の回答メッセージ400(チャットボットサーバ90において規定された回答情報A100内の複数の回答メッセージ400)の中から単一の回答メッセージが抽出されてユーザ(質問者)に通知されている。 In the first embodiment, a single answer message is extracted from a plurality of answer messages 400 (a plurality of answer messages 400 in the answer information A100 defined in the chatbot server 90) and sent to the user (questioner) have been notified.

ここにおいて、当該複数の回答メッセージ400の中から単一の回答メッセージが抽出されないこともある。たとえば、質問者が複数の社員種別グループG1~G3のいずれにも属しない場合、質問行為情報(社員種別グループ)に対応する回答メッセージ400が存在せず、複数の回答メッセージ400の中から単一の回答メッセージが抽出されない。 Here, a single reply message may not be extracted from among the multiple reply messages 400 . For example, if the questioner does not belong to any of the multiple employee type groups G1 to G3, there is no response message 400 corresponding to the question act information (employee type group), and a single response message 400 out of the multiple response messages 400 response message is not extracted.

この第3実施形態では、このような場合、コンピュータ50(会話処理アプリケーション)において問合せ先通知メッセージ700(次述)を生成してユーザに通知する処理が例外処理(チャットボットサーバ90内の回答情報A100に規定された回答メッセージ400をユーザに通知する処理(原則処理)に対する例外処理)として実行される。 In this third embodiment, in such a case, the computer 50 (conversation processing application) generates an inquiry destination notification message 700 (described below) and notifies the user of the exceptional processing (response information in the chatbot server 90). It is executed as a process (exception process) to the process of notifying the user of the answer message 400 defined in A100 (principle process).

当該問合せ先通知メッセージ700は、ユーザからの質問メッセージQ10に対応する想定質問Q50に関する問合せ先を当該ユーザ(質問者)に通知するメッセージである。ここでは、業務担当者の名称が当該問合せ先として通知され、当該問合せ先通知メッセージ700は、担当者通知メッセージなどとも称される。ただし、これに限定されず、担当部署の名称あるいは担当者の電話番号などが当該問合せ先として通知されてもよい。 The inquiry destination notification message 700 is a message for notifying the user (questioner) of the inquiry destination regarding the assumed question Q50 corresponding to the question message Q10 from the user. Here, the name of the person in charge of the business is notified as the inquiry destination, and the inquiry destination notification message 700 is also called a person-in-charge notification message or the like. However, it is not limited to this, and the name of the department in charge or the telephone number of the person in charge may be notified as the inquiry destination.

図16は、第3実施形態に係る回答管理テーブル300(303)を示す図である。 FIG. 16 is a diagram showing the reply management table 300 (303) according to the third embodiment.

当該回答管理テーブル303においては、第1実施形態(回答管理テーブル301(図8))と同様に、3つの想定質問Q51~Q53と当該3つの想定質問Q51~Q53に対応する3つの回答情報A100とがそれぞれ関連付けられて規定されている。 In the answer management table 303, as in the first embodiment (answer management table 301 (FIG. 8)), three assumed questions Q51 to Q53 and three pieces of answer information A100 corresponding to the three assumed questions Q51 to Q53 and are defined in association with each other.

ただし、当該回答管理テーブル303では、回答情報A111(A100)において、3つの回答用拡張型文字列M111~M113に加えて、回答用拡張型文字列M114が更に規定されている。 However, in the answer management table 303, the answer information A111 (A100) further defines an expanded answer character string M114 in addition to the three expanded answer character strings M111 to M113.

当該回答用拡張型文字列M114(M100)も、他の回答用拡張型文字列M111~M113と同様に、属性情報500と回答用文字列とで構成される。 The expanded answer character string M114 (M100) is also composed of attribute information 500 and an answer character string, like the other expanded answer character strings M111 to M113.

ただし、回答用拡張型文字列M114においては、回答用文字列として、回答メッセージ400に代えて問合せ先特定用文字列601(「駐車場管理」)が規定されている。問合せ先特定用文字列601(600)は、想定質問Q51に関する問合せ先を問合せ先管理テーブル800(次述)(図17参照)において特定(抽出)するための文字列(回答用文字列)である。ここでは、問合せ先特定用文字列601として、想定質問Q51に関する問合せ先の担当業務名(「駐車場管理」)が規定されている。 However, in the extended response character string M114, an inquiry destination identification character string 601 (“parking management”) is defined as the response character string instead of the response message 400. FIG. The inquiry contact identification character string 601 (600) is a character string (answer character string) for identifying (extracting) the inquiry contact regarding the assumed question Q51 in the inquiry contact management table 800 (described below) (see FIG. 17). be. Here, as the inquiry destination identification character string 601, the business name (“parking lot management”) of the inquiry destination regarding the assumed question Q51 is defined.

また、回答用拡張型文字列M114においては、属性情報550(500)として、文字列「Info」が回答用文字列(601)に関連付けられて規定されている。当該文字列「Info」は、後続する文字列(ここでは「駐車場管理」)が例外処理用文字列(例外処理(問合せ先通知メッセージ700の通知処理)に用いられる文字列)であることを示している。換言すれば、当該文字列「Info」は、後続の回答用文字列(601)が例外処理用の情報(「例外処理用情報」)であることを表す属性情報である。 Further, in the extended character string for answer M114, the character string "Info" is defined as the attribute information 550 (500) in association with the character string for answer (601). The character string "Info" indicates that the following character string (here, "parking management") is an exception processing character string (a character string used for exception processing (notification processing of the contact notification message 700)). showing. In other words, the character string "Info" is attribute information indicating that the subsequent answer character string (601) is information for exception handling ("exception handling information").

図17は、問合せ先管理テーブル800等を示す図である。当該問合せ先管理テーブル800においては、業務内容(業務種別)ごとの担当者(問合せ先)が規定されている。当該問合せ先管理テーブル800は、コンピュータ50内に格納されている。 FIG. 17 is a diagram showing an inquiry destination management table 800 and the like. In the inquiry destination management table 800, a person in charge (inquiry destination) for each business content (business type) is defined. The inquiry destination management table 800 is stored in the computer 50 .

当該問合せ先管理テーブル800においては、複数の問合せ先(ここでは複数の担当者)と当該複数の問合せ先のそれぞれを特定するための複数の問合せ先特定用文字列とがそれぞれ対応付けて登録されている。当該問合せ先管理テーブル800は、問合せ先特定用テーブルなどとも称される。 In the inquiry destination management table 800, a plurality of inquiry destinations (here, a plurality of persons in charge) and a plurality of inquiry destination identification character strings for identifying each of the plurality of inquiry destinations are registered in association with each other. ing. The inquiry destination management table 800 is also called an inquiry destination identification table.

問合せ先管理テーブル800には、複数の問合せ先として複数の担当者が登録されており、複数の問合せ先特定用文字列として複数の業務(業務種別)が登録されている。詳細には、各業務種別と当該各業務の担当者とが対応付けて登録されている。すなわち、各業務の担当者が(業務ごとに)それぞれ登録されている。 In the inquiry destination management table 800, a plurality of persons in charge are registered as a plurality of inquiry destinations, and a plurality of tasks (task types) are registered as a plurality of inquiry destination specifying character strings. Specifically, each business type and the person in charge of each business are registered in association with each other. That is, a person in charge of each task is registered (for each task).

たとえば、当該問合せ先管理テーブル800においては、業務種別(問合せ先特定用文字列)「駐車場管理」と当該業務種別「駐車場管理業務」の担当者(問合せ先)「鈴木」とが対応付けて登録されている。また、当該問合せ先管理テーブル800においては、業務種別「翻訳管理」と当該業務種別「翻訳管理業務」の担当者「田中」とが対応付けて登録されている。 For example, in the inquiry destination management table 800, the business type (inquiry destination identification character string) “parking management” is associated with the person in charge (contact) “Suzuki” of the business type “parking management business”. registered with Further, in the inquiry destination management table 800, the work type "translation management" and the person in charge of the work type "translation management work" "Tanaka" are registered in association with each other.

後述するように、問合せ先管理テーブル800と回答管理テーブル303内の回答用拡張型文字列M114とを用いることによって、想定質問Q51に関する問合せ先が特定される。 As will be described later, by using the inquiry destination management table 800 and the extended answer character string M114 in the answer management table 303, the inquiry destination regarding the assumed question Q51 is specified.

再び、図16を参照する。 Again, refer to FIG.

回答管理テーブル303の中段の回答情報A112(A100)において、2つの回答用拡張型文字列M121,M122に加えて、回答用拡張型文字列M123(M100)が更に規定されている。当該回答用拡張型文字列M123においては、想定質問Q52に関する問合せ先を特定するための問合せ先特定用文字列602(詳細には、業務種別「翻訳管理」)と属性情報550(「Info」)とが互いに関連付けられて規定されている。 In the middle response information A112 (A100) of the response management table 303, in addition to the two extended response character strings M121 and M122, an extended response character string M123 (M100) is further defined. In the extended response character string M123, an inquiry contact identification character string 602 (specifically, the type of work "translation management") for identifying an inquiry contact regarding the assumed question Q52 and attribute information 550 ("Info") are defined in association with each other.

このような回答管理テーブル303がチャットボットサーバ90に登録されている。そして、後述するように、複数の回答メッセージ400の中から単一の回答メッセージが抽出されない場合、コンピュータ50において当該問合せ先特定用文字列600を用いて問合せ先通知メッセージ700が生成されてユーザに通知される。 Such an answer management table 303 is registered in the chatbot server 90 . Then, as will be described later, when a single reply message is not extracted from among the plurality of reply messages 400, the computer 50 generates an inquiry destination notification message 700 using the inquiry destination identification character string 600 and sends it to the user. be notified.

図15は、第3実施形態に係るコンピュータ50の動作を示すフローチャートである。図15に示されるように、第3実施形態においては、ステップS11~S17に加えてステップS21,S22の処理が実行される。 FIG. 15 is a flow chart showing the operation of the computer 50 according to the third embodiment. As shown in FIG. 15, in the third embodiment, steps S21 and S22 are executed in addition to steps S11 to S17.

ここでは、ユーザU100がチャット画面200(201)において質問メッセージQ11(「自動車通勤がしたいです」)を入力する(図5参照)ことを想定する。ただし、ここでは、当該ユーザU100(質問者)は関係会社からの出向社員等であり、当該ユーザU100に対しては3つの社員種別グループG1~G3のいずれも付与されていない。 Here, it is assumed that user U100 inputs question message Q11 ("I would like to commute by car") on chat screen 200 (201) (see FIG. 5). However, here, the user U100 (questioner) is an employee seconded from an affiliated company, etc., and none of the three employee-type groups G1 to G3 are assigned to the user U100.

コンピュータ50は、当該質問メッセージQ11を受け付ける(ステップS11)と、当該質問メッセージQ11をチャットボットサーバ90に送信する(ステップS12)。チャットボットサーバ90は、質問メッセージQ11を受信すると、当該質問メッセージQ11に対応する想定質問Q51に関連付けられた回答情報A111(図16)を回答管理テーブル303の中から抽出して(ステップS53(図7))コンピュータ50に送信する(ステップS54)。 Upon receiving the question message Q11 (step S11), the computer 50 transmits the question message Q11 to the chatbot server 90 (step S12). When the question message Q11 is received, the chatbot server 90 extracts the answer information A111 (FIG. 16) associated with the assumed question Q51 corresponding to the question message Q11 from the answer management table 303 (step S53 (FIG. 7)) Send to computer 50 (step S54).

そして、コンピュータ50は、当該回答情報A111を受信する(ステップS13)と、質問行為情報(詳細には、社員種別情報)を取得する(ステップS15)。ただし、ここでは、ユーザU100(質問者)が3つの社員種別グループG1~G3のいずれにも属しない(未分類である)旨の質問行為情報(分類情報)が取得される。 Then, when the computer 50 receives the answer information A111 (step S13), it acquires question act information (more specifically, employee type information) (step S15). However, here, question act information (classification information) indicating that the user U100 (questioner) does not belong to any of the three employee type groups G1 to G3 (is unclassified) is acquired.

その結果、ステップS16の回答メッセージ抽出処理においては、質問行為情報に対応する回答メッセージ400が回答情報A111(図16)内の複数の回答メッセージ411~413の中から抽出されない。 As a result, in the answer message extracting process of step S16, the answer message 400 corresponding to the question act information is not extracted from the plurality of answer messages 411-413 in the answer information A111 (FIG. 16).

詳細には、コンピュータ50は、区別情報D10,D20を用いて複数の属性情報500(501~503,550)を抽出し、抽出した複数の属性情報501~503,550の中から、質問行為情報に対応する属性情報500を抽出する。ただし、ここでは、ユーザU100が3つの社員種別グループG1~G3のいずれにも属しない(未分類である)旨の質問行為情報が取得されており、質問行為情報に対応する属性情報500が抽出されない。 Specifically, the computer 50 extracts a plurality of attribute information 500 (501 to 503, 550) using the distinguishing information D10, D20, and from among the extracted plurality of attribute information 501 to 503, 550, the question act information Attribute information 500 corresponding to is extracted. However, here, the question act information indicating that the user U100 does not belong to any of the three employee type groups G1 to G3 (unclassified) is acquired, and the attribute information 500 corresponding to the question act information is extracted. not.

この場合、コンピュータ50は、単一の回答メッセージ400が抽出されない旨をステップS21において判定し、処理をステップS21からステップS22へと進める。 In this case, the computer 50 determines in step S21 that a single reply message 400 is not extracted, and advances the process from step S21 to step S22.

そして、コンピュータ50は、問合せ先通知メッセージ700(図17参照)をユーザU100(質問者)に通知する(ステップS22)。換言すれば、コンピュータ50は、チャットボットサーバ90内の回答情報A111に規定された回答メッセージ400をユーザに通知する処理(原則処理)に対する例外処理として、問合せ先通知メッセージ700の通知処理を実行する。 Then, the computer 50 notifies the user U100 (inquirer) of the inquiry destination notification message 700 (see FIG. 17) (step S22). In other words, the computer 50 executes notification processing of the contact notification message 700 as exception processing to the processing (principle processing) of notifying the user of the reply message 400 defined in the reply information A111 in the chatbot server 90. .

具体的には、コンピュータ50においては、問合せ先通知メッセージ700(図17参照)の雛形が予め準備(格納)されている。コンピュータ50は、当該雛形に基づいて、問合せ先通知メッセージ700をユーザU100に通知する。 Specifically, the computer 50 prepares (stores) a model of the inquiry destination notification message 700 (see FIG. 17) in advance. Computer 50 notifies user U100 of inquiry destination notification message 700 based on the template.

当該担当者通知メッセージ700の雛形には、問合せ先を示す変更可能部分725(図17参照)が含まれている。換言すれば、担当者通知メッセージ700の変更可能部分725が未入力の状態で、当該担当者通知メッセージ700はコンピュータ50に格納されている。 The model of the person-in-charge notification message 700 includes a modifiable part 725 (see FIG. 17) indicating an inquiry destination. In other words, the contact notification message 700 is stored in the computer 50 with the modifiable portion 725 of the contact notification message 700 not entered.

単一の回答メッセージ400が抽出されない旨がステップS21において判定された場合、コンピュータ50は、問合せ先管理テーブル800(図17)を用いて特定した問合せ先(問合せ先を示す内容)を当該変更可能部分725に入力して担当者通知メッセージ700を生成し、当該問合せ先通知メッセージ700をユーザに通知する(ステップS22)。 If it is determined in step S21 that a single reply message 400 is not extracted, the computer 50 changes the inquiry contact (contents indicating the inquiry contact) specified using the inquiry contact management table 800 (FIG. 17). By inputting to the part 725, the person in charge notification message 700 is generated, and the inquiry destination notification message 700 is notified to the user (step S22).

具体的には、まず、コンピュータ50は、回答情報A111(図16)において属性情報550(「Info」)に関連付けられた問合せ先特定用文字列601(例外処理情報)(「駐車場管理」)を当該回答情報A111の中から抽出する。 Specifically, first, the computer 50 generates an inquiry destination identifying character string 601 (exception processing information) (“parking management”) associated with the attribute information 550 (“Info”) in the response information A111 (FIG. 16). is extracted from the answer information A111.

そして、コンピュータ50は、当該問合せ先特定用文字列601(「駐車場管理」)に対応する問合せ先(ここでは「鈴木」)を問合せ先管理テーブル800(図17)内の複数の問合せ先の中から特定(抽出)する。 Then, the computer 50 selects the inquiry destination (“Suzuki” in this case) corresponding to the inquiry destination specifying character string 601 (“parking lot management”) as one of the plurality of inquiry destinations in the inquiry destination management table 800 (FIG. 17). Identify (extract) from within.

このようにして、コンピュータ50は、問合せ先管理テーブル800と回答管理テーブル303内の回答用拡張型文字列M114(属性情報550、問合せ先特定用文字列601)とを用いることによって、想定質問Q51に関する問合せ先を特定する。 In this way, the computer 50 uses the inquiry management table 800 and the extended response character string M114 (attribute information 550, inquiry identification character string 601) in the response management table 303 to solve the assumed question Q51. Identify contact information for inquiries.

その後、コンピュータ50は、担当者通知メッセージ700の雛形における変更可能部分725(図17参照)を当該問合せ先(問合せ先を示す内容)「鈴木」に変更して、当該担当者通知メッセージ700(想定質問Q51に応じた担当者通知メッセージ)を生成する。換言すれば、コンピュータ50は、問合せ先通知メッセージ700を完成させる。 After that, the computer 50 changes the changeable part 725 (see FIG. 17) in the template of the person in charge notification message 700 to the contact (contents indicating the contact) "Suzuki", and changes the person in charge notification message 700 (assumed A person-in-charge notification message in response to question Q51) is generated. In other words, computer 50 completes contact notification message 700 .

そして、コンピュータ50は、生成した担当者通知メッセージ700をユーザU100に通知する。具体的には、コンピュータ50は、当該担当者通知メッセージ700(「担当者は鈴木さんです。」)をチャット画面203(200)において表示し(図18参照)、担当者への連絡を当該ユーザU100に促す。 Then, the computer 50 notifies the user U100 of the generated person-in-charge notification message 700 . Specifically, the computer 50 displays the person-in-charge notification message 700 ("The person in charge is Mr. Prompt U100.

このように、第3実施形態では、コンピュータ50において担当者通知メッセージ700の雛形が格納されており、回答情報A100において単一の回答メッセージ400が抽出されない場合、当該雛形に基づいて担当者通知メッセージ700がユーザに通知される(ステップS22(図15))(図18も参照)。したがって、質問行為情報に対応する回答メッセージ400が抽出されない場合であっても、チャットボットサーバ90内の回答情報A100にて規定された複数の回答メッセージ400とは異なるメッセージがユーザに通知されるので、ユーザからの質問メッセージQ10に対してより柔軟に回答することが可能である。 As described above, in the third embodiment, the computer 50 stores a model of the person-in-charge notification message 700, and when a single response message 400 is not extracted from the response information A100, the person-in-charge notification message is generated based on the template. 700 is notified to the user (step S22 (FIG. 15)) (see also FIG. 18). Therefore, even if the answer message 400 corresponding to the question act information is not extracted, the user is notified of a message different from the plurality of answer messages 400 defined in the answer information A100 in the chatbot server 90. , it is possible to respond more flexibly to the question message Q10 from the user.

ここにおいて、社内における業務担当者(問合せ先)の変更頻度は、就業規則等の変更頻度よりも高いことが多い。すなわち、業務担当者を通知する担当者通知メッセージ700の変更頻度は、就業規則等に関するメッセージ(回答メッセージ411~413等)の変更頻度よりも高い。 In this case, the frequency of changes in business personnel (inquiries) within a company is often higher than the frequency of changes in work rules and the like. That is, the change frequency of the person-in-charge notification message 700, which notifies the person in charge of work, is higher than the change frequency of the messages (response messages 411 to 413, etc.) related to work rules and the like.

このような担当者通知メッセージ700が仮にチャットボットサーバ90内の回答管理テーブル300に登録されている場合には、回答管理テーブル300への管理者のアクセス頻度が比較的高い。 If such a person-in-charge notification message 700 is registered in the reply management table 300 in the chatbot server 90, the administrator's access frequency to the reply management table 300 is relatively high.

会話処理システムの中には、回答管理テーブル300へのアクセス(通信)に対して課金されるものもある。このような場合、課金金額を抑制するためには、回答管理テーブル300へのアクセスを抑制することが好ましい。 Some conversation processing systems charge for access (communication) to the answer management table 300 . In such a case, it is preferable to restrict access to the reply management table 300 in order to suppress the billing amount.

これに対して、上記第3実施形態では、担当者通知メッセージ700の雛形がコンピュータ50(会話処理アプリケーション)側に存在しており、当該担当者通知メッセージ700がコンピュータ50にて生成されてユーザに通知される。それ故、管理者は、業務担当者の変更に際して、チャットボットサーバ90内の回答管理テーブル300へとアクセスすることなく、会話処理アプリケーション側の問合せ先管理テーブル800(図17)において担当者名を変更するだけで済む。したがって、回答管理テーブル300へのアクセスに対して課金される場合において、回答管理テーブル300へのアクセスの機会を低減することが可能である。 On the other hand, in the third embodiment, the model of the person-in-charge notification message 700 exists on the computer 50 (conversation processing application) side, and the person-in-charge notification message 700 is generated by the computer 50 and sent to the user. be notified. Therefore, when changing the person in charge, the administrator can enter the name of the person in charge in the inquiry management table 800 (FIG. 17) of the conversation processing application without accessing the response management table 300 in the chatbot server 90. Just change it. Therefore, when the access to the answer management table 300 is charged, the chances of accessing the answer management table 300 can be reduced.

また、個人名(担当者名)等を記述した問合せ先管理テーブル800(図17)が、社外のチャットボットサーバ90ではなく、社内の会話処理アプリケーション側に格納されているので、個人情報の漏洩などのセキュリティリスクを低減することも可能である。 In addition, since the contact management table 800 (FIG. 17) in which personal names (names of persons in charge) are described is stored not in the external chatbot server 90 but in the in-house conversation processing application, personal information leakage is prevented. It is also possible to reduce security risks such as

なお、上記第3実施形態では、問合せ先特定用文字列600と属性情報550とが回答情報A100(A111,A112)において規定されている(図16参照)が、これに限定されず、問合せ先特定用文字列600と属性情報550との双方が回答情報A100において規定されていなくてもよい。この場合において、複数の回答メッセージ400の中から単一の回答メッセージが抽出されないときには、コンピュータ50内において予め設けられたメッセージ(予備回答メッセージなどとも称される)がユーザ(質問者)に通知されてもよい。具体的には、各想定質問Q51,Q52に共通のメッセージ(「担当者に問い合わせてください。」等)がユーザ(質問者)に通知されてもよい。 In the above-described third embodiment, the inquiry destination identifying character string 600 and the attribute information 550 are defined in the response information A100 (A111, A112) (see FIG. 16), but the inquiry destination is not limited to this. Neither the specifying character string 600 nor the attribute information 550 need be defined in the answer information A100. In this case, when a single reply message is not extracted from the plurality of reply messages 400, a message (also called a preliminary reply message) provided in advance in the computer 50 is notified to the user (questioner). may Specifically, a message common to each of the assumed questions Q51 and Q52 (such as "Please ask the person in charge.") may be notified to the user (questioner).

また、ここでは、上記第3実施形態が第1実施形態の変形例として例示されているが、これに限定されず、上記第3実施形態の思想が上記第2実施形態に適用されてもよい。 Further, here, the third embodiment is exemplified as a modification of the first embodiment, but it is not limited to this, and the idea of the third embodiment may be applied to the second embodiment. .

たとえば、上記第2実施形態において、次回の停電日に関する質問メッセージQ10(Q14(図12参照))が2018年8月18日以降に受け付けられた場合、質問日情報に対応する回答メッセージ400が回答情報A104(図13参照)に存在せず、単一の回答メッセージが抽出されない。このような場合に、コンピュータ50において担当者通知メッセージ700が生成されてユーザ(質問者)に通知されるようにしてもよい。 For example, in the second embodiment, if the question message Q10 (Q14 (see FIG. 12)) regarding the date of the next power outage is accepted after August 18, 2018, the answer message 400 corresponding to the question date information is the answer. Not present in information A104 (see FIG. 13), no single reply message is extracted. In such a case, the computer 50 may generate a person-in-charge notification message 700 and notify the user (questioner).

また、上記第3実施形態では、問合せ先管理テーブル800(図17)がコンピュータ50内に格納されているが、これに限定されず、当該問合せ先管理テーブル800がコンピュータ50以外の装置(チャットボットサーバ90等)に格納されていてもよい。 In addition, in the third embodiment, the contact management table 800 (FIG. 17) is stored in the computer 50. However, the contact management table 800 is not limited to this, and the contact management table 800 can be stored in a device other than the computer 50 (chatbot). server 90, etc.).

<4.変形例等>
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。
<4. Modifications, etc.>
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the contents described above.

たとえば、上記各実施形態等では、回答用拡張型文字列M100において回答メッセージ400と属性情報500とが区別されて(別個に)規定されている(図8等参照)が、これに限定されず、回答用拡張型文字列M100において回答メッセージ400と属性情報500とが区別されずに規定されてもよい。 For example, in each of the above-described embodiments and the like, the reply message 400 and the attribute information 500 are defined separately (separately) in the reply extended character string M100 (see FIG. 8, etc.), but the present invention is not limited to this. , the reply message 400 and the attribute information 500 may be defined without distinction in the reply extended character string M100.

図19は、この改変例に係る回答管理テーブル300(304)を示す図である。 FIG. 19 shows the reply management table 300 (304) according to this modified example.

当該回答管理テーブル304では、各想定質問Q51,Q52に対応する各回答情報A121,A122において、属性情報500が回答メッセージ400内に含まれており、回答メッセージ400と属性情報500とが区別されずに回答用拡張型文字列M100が構成されている。 In the answer management table 304, the attribute information 500 is included in the answer message 400 in each of the answer information A121 and A122 corresponding to each assumed question Q51 and Q52, and the answer message 400 and the attribute information 500 are not distinguished. , an extended type character string for answer M100 is configured.

たとえば、回答情報A121内の回答用拡張型文字列M171(M100)においては、社員種別グループG1を示す属性情報571(文字列「入社2年目以上の正社員」)が回答メッセージ451(社員種別グループG1に属するユーザ向けのメッセージ)に含まれている。また、回答情報A121内の回答用拡張型文字列M172(M100)においては、社員種別グループG2を示す属性情報572(文字列「入社1年目の正社員」)が回答メッセージ452(社員種別グループG2に属するユーザ向けのメッセージ)に含まれている。さらに、回答用拡張型文字列M173(M100)においては、社員種別グループG3を示す属性情報573(文字列「派遣社員」)が回答メッセージ453(社員種別グループG3に属するユーザ向けのメッセージ)に含まれている。 For example, in the extended reply character string M171 (M100) in the reply information A121, the attribute information 571 (character string "full-time employee who has been with the company for two years or more") indicating the employee type group G1 is replaced by the reply message 451 (employee type group message for users belonging to G1). In addition, in the extended response character string M172 (M100) in the response information A121, the attribute information 572 (character string "full-time employee in the first year of employment") indicating the employee type group G2 is replaced by the response message 452 (employee type group G2 messages for users belonging to ). Further, in the extended response character string M173 (M100), the attribute information 573 (character string "temporary employee") indicating the employee type group G3 is included in the response message 453 (message for users belonging to the employee type group G3). is

ユーザからの質問メッセージQ11(図5参照)が受け付けられた(ステップS11)場合、チャットボットサーバ90は、当該質問メッセージQ11に対応する想定質問Q51に関連付けられた回答情報A121(図19)をコンピュータ50に送信する(ステップS54(図7))。 When the question message Q11 (see FIG. 5) from the user is accepted (step S11), the chatbot server 90 sends the answer information A121 (FIG. 19) associated with the assumed question Q51 corresponding to the question message Q11 to the computer. 50 (step S54 (FIG. 7)).

コンピュータ50は、当該回答情報A121をチャットボットサーバ90から受信する(ステップS13(図6))と、質問行為情報(詳細には、社員種別情報)を取得する(ステップS15)。 When the computer 50 receives the answer information A121 from the chatbot server 90 (step S13 (FIG. 6)), it acquires question act information (more specifically, employee type information) (step S15).

図20は、この改変例に係る分類情報管理テーブル900(902)を示す図である。当該分類情報管理テーブル902においては、各ユーザのユーザ情報と当該各ユーザの社員種別を示す文字列とが対応付けて登録されている。コンピュータ50は、質問者(たとえばユーザU1)のユーザ情報(userU1)に基づいて、当該質問者の社員種別情報(文字列「入社1年目の正社員」)を質問行為情報として取得する(ステップS15)。 FIG. 20 shows a classification information management table 900 (902) according to this modified example. In the classification information management table 902, user information of each user and a character string indicating the employee type of each user are associated and registered. Based on the user information (userU1) of the questioner (for example, user U1), the computer 50 acquires the questioner's employee type information (character string "first year full-time employee") as question act information (step S15 ).

そして、コンピュータ50は、当該社員種別情報とチャットボットサーバ90からの回答情報A121(図18参照)とに基づいて、回答メッセージ抽出処理を実行する(ステップS16)。具体的には、コンピュータ50は、当該回答情報A121に含まれる複数の回答用拡張型文字列M171~M173の中から、当該社員種別情報(文字列「入社1年目の正社員」)を含む回答用拡張型文字列(ここでは回答用拡張型文字列M172)を抽出する(ステップS16)。なお、ここでは、各回答用拡張型文字列M170の末尾には、改行コード(不図示)が区別情報D10として埋め込まれており、コンピュータ50は、当該改行コードを用いて複数の回答用拡張型文字列M171~M173を互いに区別しつつ回答情報A121から抽出するものとする。 Then, the computer 50 executes reply message extraction processing based on the employee type information and the reply information A121 (see FIG. 18) from the chatbot server 90 (step S16). Specifically, the computer 50 selects an answer including the employee type information (character string “first year full-time employee”) from among the multiple answer extended character strings M171 to M173 included in the answer information A121. The expanded character string for answer (here, the expanded character string for answer M172) is extracted (step S16). Here, a line feed code (not shown) is embedded as distinguishing information D10 at the end of each extended answer character string M170. Assume that the character strings M171 to M173 are extracted from the answer information A121 while being distinguished from each other.

そして、コンピュータ50は、抽出した回答用拡張型文字列M172(すなわち、回答メッセージ452)をユーザU1(質問者)に通知する(ステップS17)。 Then, the computer 50 notifies the user U1 (questioner) of the extracted expanded answer character string M172 (that is, the answer message 452) (step S17).

このように、回答用拡張型文字列M100において回答メッセージ400と属性情報500とが区別されずに規定されていてもよい。 In this manner, the reply message 400 and the attribute information 500 may be defined without distinction in the reply extended character string M100.

また、上記各実施形態等においては、テキストメッセージを用いてユーザとの会話(チャット)を行うテキストチャット形式での会話処理が例示されているが、これに限定されず、音声メッセージを用いてユーザとの会話(チャット)を行う音声チャット形式での会話処理が行われてもよい。 Further, in each of the above-described embodiments and the like, conversation processing in a text chat format in which conversation (chat) is performed with the user using text messages is exemplified, but the present invention is not limited to this. Conversation processing may be performed in a voice chat format in which a conversation (chat) is performed with.

1 会話処理システム
50 コンピュータ(情報処理装置)
90 チャットボットサーバ
200 チャット画面
300 回答管理テーブル
400 回答メッセージ
500 属性情報
A100 回答情報
Q10 質問メッセージ
1 conversation processing system 50 computer (information processing device)
90 chatbot server 200 chat screen 300 answer management table 400 answer message 500 attribute information A100 answer information Q10 question message

Claims (17)

会話処理システムであって、
情報処理装置と、
想定される質問である想定質問と当該想定質問に対応する回答情報とを関連付けて規定したデータベースを有するサーバと、
を備え、
前記情報処理装置は、
ユーザからの質問メッセージを受け付ける受付手段と、
前記質問メッセージを前記サーバに送信する送信手段と、
を有し、
前記サーバは、前記質問メッセージを前記情報処理装置から受信すると、前記質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報を前記データベースの中から抽出して前記情報処理装置に送信し、
前記一の回答情報には、前記一の想定質問に対して複数の回答メッセージが規定されており、
前記情報処理装置は、
前記一の回答情報を前記サーバから受信する受信手段と、
前記ユーザによる質問行為に関する情報である質問行為情報を取得する取得手段と、
前記質問行為情報に対応する単一の回答メッセージを前記一の回答情報内の前記複数の回答メッセージの中から抽出する抽出手段と、
前記単一の回答メッセージを前記ユーザに通知する通知手段と、
をさらに有し、
前記複数の回答メッセージのそれぞれは、前記一の回答情報において、各回答メッセージの互いに異なる属性を示す少なくとも1つの属性情報に関連付けられており、
前記抽出手段は、前記質問行為情報に対応する属性情報を前記一の回答情報の中から抽出し、前記質問行為情報に対応する属性情報に関連付けられた前記単一の回答メッセージを前記複数の回答メッセージの中から抽出することを特徴とする会話処理システム。
A conversation processing system,
an information processing device;
a server having a database in which assumed questions, which are assumed questions, and answer information corresponding to the assumed questions are associated and defined;
with
The information processing device is
receiving means for receiving a question message from a user;
sending means for sending the question message to the server;
has
When the server receives the question message from the information processing device, the server extracts one answer information associated with one assumed question corresponding to the question message from the database and transmits the answer information to the information processing device. ,
The one answer information defines a plurality of answer messages for the one assumed question,
The information processing device is
receiving means for receiving the one reply information from the server;
Acquisition means for acquiring question act information, which is information relating to the question act by the user;
Extraction means for extracting a single answer message corresponding to the question act information from among the plurality of answer messages in the one answer information;
notification means for notifying the user of the single reply message;
further having
each of the plurality of reply messages is associated with at least one piece of attribute information indicating mutually different attributes of each reply message in the one reply information;
The extraction means extracts the attribute information corresponding to the question act information from the one answer information, and extracts the single answer message associated with the attribute information corresponding to the question act information from the plurality of answers. A conversation processing system characterized by extracting from messages.
請求項1に記載の会話処理システムにおいて、
前記情報処理装置には、前記一の想定質問に関する問合せ先を通知するメッセージである問合せ先通知メッセージの雛形が格納されており、
前記通知手段は、前記単一の回答メッセージが前記抽出手段によって抽出されない場合、前記情報処理装置内の前記雛形に基づいて前記問合せ先通知メッセージを前記ユーザに通知することを特徴とする会話処理システム。
The conversation processing system of claim 1 , wherein
The information processing device stores a template of an inquiry destination notification message, which is a message for notifying an inquiry destination regarding the one assumed question,
The conversation processing system, wherein the notifying means notifies the user of the contact notification message based on the template in the information processing device when the single reply message is not extracted by the extracting means. .
請求項2に記載の会話処理システムにおいて、
前記情報処理装置においては、複数の問合せ先と前記複数の問合せ先のそれぞれを特定するための複数の特定用文字列とがそれぞれ対応付けて登録されており、
前記問合せ先通知メッセージの前記雛形には、前記問合せ先を示す所定の変更可能部分が含まれており、
前記通知手段は、前記単一の回答メッセージが前記抽出手段によって抽出されない場合、
前記複数の特定用文字列のうちのいずれかの特定用文字列である一の特定用文字列を前記一の回答情報から抽出するとともに、前記一の特定用文字列に対応する一の問合せ先を前記複数の問合せ先の中から特定し、
前記雛形の前記所定の変更可能部分を前記一の問合せ先に変更して前記問合せ先通知メッセージを生成し、前記問合せ先通知メッセージを前記ユーザに通知することを特徴とする会話処理システム。
A conversation processing system according to claim 2 ,
In the information processing device, a plurality of inquiry destinations and a plurality of identification character strings for identifying each of the plurality of inquiry destinations are registered in association with each other,
the template of the inquiry destination notification message includes a predetermined changeable part indicating the inquiry destination;
The notification means, if the single reply message is not extracted by the extraction means,
Extracting one specifying character string, which is one of the plurality of specifying character strings, from the one answer information, and one inquiry contact corresponding to the one specifying character string from among the plurality of inquiries,
A conversation processing system, wherein said predetermined changeable portion of said template is changed to said one inquiry destination, said inquiry destination notification message is generated, and said inquiry destination notification message is notified to said user.
請求項1から請求項3のいずれかに記載の会話処理システムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為を行った質問者に対して付与された分類情報を含むことを特徴とする会話処理システム。
In the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 ,
A conversation processing system, wherein the question act information includes classification information given to a questioner who has performed the question act.
請求項4に記載の会話処理システムにおいて、
前記分類情報は、前記質問者の所属企業における雇用形態と勤続年数との少なくとも一方に基づいて分類された情報であることを特徴とする会話処理システム。
In the conversation processing system of claim 4 ,
The conversation processing system, wherein the classified information is information classified based on at least one of employment status and length of service at the company to which the questioner belongs.
請求項1から請求項3のいずれかに記載の会話処理システムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた日付を示す質問日情報を含むことを特徴とする会話処理システム。
In the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 ,
A conversation processing system, wherein the question act information includes question date information indicating a date on which the question act was performed.
請求項1から請求項3のいずれかに記載の会話処理システムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた時刻を示す質問時刻情報を含むことを特徴とする会話処理システム。
In the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 ,
A conversation processing system, wherein the question act information includes question time information indicating a time when the question act is performed.
請求項1から請求項3のいずれかに記載の会話処理システムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた場所を示す質問場所情報を含むことを特徴とする会話処理システム。
In the conversation processing system according to any one of claims 1 to 3 ,
A conversation processing system, wherein the question act information includes question place information indicating a place where the question act is performed.
情報処理装置に内蔵されたコンピュータに、
a)ユーザからの質問メッセージを受け付けるステップと、
b)想定される質問である想定質問と当該想定質問に対応する回答情報とを関連付けて規定したデータベースを有するサーバに、前記質問メッセージを送信するステップと、
c)前記質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報であって前記一の想定質問に対して複数の回答メッセージが規定された一の回答情報を前記サーバから受信するステップと、
d)前記ユーザによる質問行為に関する情報である質問行為情報を取得するステップと、
e)前記質問行為情報に対応する単一の回答メッセージを前記一の回答情報内の前記複数の回答メッセージの中から抽出するステップと、
f)前記単一の回答メッセージを前記ユーザに通知するステップと、
を実行させるプログラムであって、
前記複数の回答メッセージのそれぞれは、前記一の回答情報において、各回答メッセージの互いに異なる属性を示す少なくとも1つの属性情報に関連付けられており、
前記ステップe)においては、前記質問行為情報に対応する属性情報が前記一の回答情報の中から抽出され、前記質問行為情報に対応する属性情報に関連付けられた前記単一の回答メッセージが前記複数の回答メッセージの中から抽出されることを特徴とするプログラム。
In the computer built into the information processing equipment,
a) accepting a question message from a user;
b) a step of transmitting the question message to a server having a database that defines an assumed question that is an assumed question and answer information corresponding to the assumed question in association with each other;
c) a step of receiving, from the server, one answer information associated with one assumed question corresponding to the question message and defining a plurality of answer messages for the one assumed question; When,
d) obtaining question act information, which is information about the question act by the user;
e) extracting a single answer message corresponding to the question act information from among the plurality of answer messages in the one answer information;
f) notifying said user of said single reply message;
A program that executes
each of the plurality of reply messages is associated with at least one piece of attribute information indicating mutually different attributes of each reply message in the one reply information;
In step e), the attribute information corresponding to the question act information is extracted from the one answer information, and the single answer message associated with the attribute information corresponding to the question act information is extracted from the plurality of answer information. A program characterized in that it is extracted from the answer message of
請求項9に記載のプログラムにおいて、
前記情報処理装置には、前記一の想定質問に関する問合せ先を通知するメッセージである問合せ先通知メッセージの雛形が格納されており、
前記ステップf)においては、前記単一の回答メッセージが前記ステップe)において抽出されない場合、前記情報処理装置内の前記雛形に基づいて前記問合せ先通知メッセージが前記ユーザに通知されることを特徴とするプログラム。
In the program according to claim 9 ,
The information processing device stores a template of an inquiry destination notification message, which is a message for notifying an inquiry destination regarding the one assumed question,
In the step f), if the single reply message is not extracted in the step e), the user is notified of the contact notification message based on the template in the information processing device. program to do.
請求項10に記載のプログラムにおいて、
前記情報処理装置においては、複数の問合せ先と前記複数の問合せ先のそれぞれを特定するための複数の特定用文字列とがそれぞれ対応付けて登録されており、
前記問合せ先通知メッセージの前記雛形には、前記問合せ先を示す所定の変更可能部分が含まれており、
前記ステップf)においては、前記単一の回答メッセージが前記ステップe)において抽出されない場合、
前記複数の特定用文字列のうちのいずれかの特定用文字列である一の特定用文字列が前記一の回答情報から抽出されるとともに、前記一の特定用文字列に対応する一の問合せ先が前記複数の問合せ先の中から特定され、
前記雛形の前記変更可能部分が前記一の問合せ先に変更されて前記問合せ先通知メッセージが生成され、前記問合せ先通知メッセージが前記ユーザに通知されることを特徴とするプログラム。
In the program according to claim 10 ,
In the information processing device, a plurality of inquiry destinations and a plurality of identification character strings for identifying each of the plurality of inquiry destinations are registered in association with each other,
the template of the inquiry destination notification message includes a predetermined changeable part indicating the inquiry destination;
In said step f), if said single reply message was not extracted in said step e):
One specifying character string, which is one of the plurality of specifying character strings, is extracted from the one answer information, and one query corresponding to the one specifying character string A destination is identified from among the plurality of inquiries,
A program, wherein the modifiable portion of the template is changed to the one inquiry destination, the inquiry destination notification message is generated, and the inquiry destination notification message is notified to the user.
請求項9から請求項11のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為を行った質問者に対して付与された分類情報を含むことを特徴とするプログラム。
In the program according to any one of claims 9 to 11 ,
A program, wherein the question act information includes classification information given to the questioner who performed the question act.
請求項12に記載のプログラムにおいて、
前記分類情報は、前記質問者の所属企業における雇用形態と勤続年数との少なくとも一方に基づいて分類された情報であることを特徴とするプログラム。
The program according to claim 12 ,
A program, wherein the classified information is information classified based on at least one of employment status and length of service at the company to which the questioner belongs.
請求項9から請求項11のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた日付を示す質問日情報を含むことを特徴とするプログラム。
In the program according to any one of claims 9 to 11 ,
A program, wherein the question act information includes question date information indicating a date on which the question act was performed.
請求項9から請求項11のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた時刻を示す質問時刻情報を含むことを特徴とするプログラム。
In the program according to any one of claims 9 to 11 ,
A program, wherein the question act information includes question time information indicating a time when the question act is performed.
請求項9から請求項11のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記質問行為情報は、前記質問行為が行われた場所を示す質問場所情報を含むことを特徴とするプログラム。
In the program according to any one of claims 9 to 11 ,
A program, wherein the question act information includes question place information indicating a place where the question act is performed.
情報処理装置であって、
ユーザからの質問メッセージを受け付ける受付手段と、
想定される質問である想定質問と当該想定質問に対応する回答情報とを関連付けて規定したデータベースを有するサーバに、前記質問メッセージを送信する送信手段と、
前記質問メッセージに対応する一の想定質問に関連付けられた一の回答情報であって前記一の想定質問に対して複数の回答メッセージが規定された一の回答情報を前記サーバから受信する受信手段と、
前記ユーザによる質問行為に関する情報である質問行為情報を取得する取得手段と、
前記質問行為情報に対応する単一の回答メッセージを前記一の回答情報内の前記複数の回答メッセージの中から抽出する抽出手段と、
前記単一の回答メッセージを前記ユーザに通知する通知手段と、
を備え、
前記複数の回答メッセージのそれぞれは、前記一の回答情報において、各回答メッセージの互いに異なる属性を示す少なくとも1つの属性情報に関連付けられており、
前記抽出手段は、前記質問行為情報に対応する属性情報を前記一の回答情報の中から抽出し、前記質問行為情報に対応する属性情報に関連付けられた前記単一の回答メッセージを前記複数の回答メッセージの中から抽出することを特徴とする情報処理装置。
An information processing device,
receiving means for receiving a question message from a user;
transmission means for transmitting the question message to a server having a database in which an assumed question, which is an assumed question, and answer information corresponding to the assumed question are defined by associating them;
receiving means for receiving, from the server, one piece of answer information associated with one assumed question corresponding to the question message and defining a plurality of answer messages for the one assumed question; ,
Acquisition means for acquiring question act information, which is information relating to the question act by the user;
Extraction means for extracting a single answer message corresponding to the question act information from among the plurality of answer messages in the one answer information;
notification means for notifying the user of the single reply message;
with
each of the plurality of reply messages is associated with at least one piece of attribute information indicating mutually different attributes of each reply message in the one reply information;
The extraction means extracts the attribute information corresponding to the question act information from the one answer information, and extracts the single answer message associated with the attribute information corresponding to the question act information from the plurality of answers. An information processing device characterized by extracting from a message.
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